LocalResponseNorm

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

對輸入信號應用局部響應歸一化 (local response normalization)。

輸入信號由多個輸入平面組成，其中通道佔據第二個維度。跨通道應用歸一化。

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

參數 (Parameters)

• size (int) – 用於歸一化的相鄰通道數量

• alpha (float) – 乘法因子。預設值：0.0001

• beta (float) – 指數。預設值：0.75

• k (float) – 加法因子。預設值：1

形狀 (Shape)

• 輸入 (Input): $(N, C, *)$

• 輸出 (Output): $(N, C, *)$ (與輸入相同的形狀)

範例 (Examples)

>>> 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)