LocalResponseNorm

class torch.nn.modules.normalization.LocalResponseNorm(size, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)

对输入信号应用局部响应归一化。

输入信号由多个输入平面组成，其中通道占据第二个维度。跨通道进行归一化。

$$b_{c} = a_{c}\left(k + \frac{\alpha}{n} \sum_{c'=\max(0, c-n/2)}^{\min(N-1,c+n/2)}a_{c'}^2\right)^{-\beta}$$

参数

• size (int) – 邻近通道用于归一化的数量

• alpha (float) – 乘法因子。默认为：0.0001

• beta (float) – 指数。默认为：0.75

• k (float) – 加法因子。默认为：1

形状

• 输入： $(N, C, *)$

• 输出： $(N, C, *)$（与输入形状相同）

示例

>>> lrn = nn.LocalResponseNorm(2)
>>> signal_2d = torch.randn(32, 5, 24, 24)
>>> signal_4d = torch.randn(16, 5, 7, 7, 7, 7)
>>> output_2d = lrn(signal_2d)
>>> output_4d = lrn(signal_4d)

extra_repr()

返回模块的额外表示。

forward(input)

执行前向传播。

返回类型

张量