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Opérations de réduction

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Réduisez une entrée, par exemple la somme de calcul ou la moyenne sur les éléments.

ReduceSum (x, axis=None)
ReduceLogSum (x, axis=None)
ReduceMean (x, axis=None)
ReduceMax (x, axis=None)
ReduceMin (x, axis=None)

Paramètres

  • x: données à réduire
  • axis (par défaut : None) : si spécifié, effectuez une réduction le long de cet axe uniquement. Cette valeur est basée sur 1 ; c’est-à-dire 1 pour le premier axe statique de x.

Valeur retournée

Valeur réduite. Par axis=1 défaut, il s’agit d’un scalaire. Si un axe est spécifié, cet axe est réduit à avoir la dimension 1.

Description

Ces fonctions calculent des agrégats (somme, moyenne, etc.) sur toutes les valeurs d’un vecteur d’entrée ou d’un capteur. Les agrégations disponibles sont les suivantes :

  • ReduceSum(): somme sur les éléments
  • ReduceLogSum(): somme des éléments dans les représentations de journal (logC = log (exp (logA) + exp (logB)))
  • ReduceMean(): la moyenne sur les éléments
  • ReduceMax(): valeur maximale des éléments
  • ReduceMin(): valeur minimale

Par défaut, l’agrégation est effectuée sur tous les éléments. Dans le cas d’un tensor avec le rang>1, le paramètre facultatif axis spécifie un axe unique sur lequel la réduction est effectuée. Par exemple, appliquée à une [M x N]matrice -dimensionnelle, axis=2 s’agrège sur toutes les colonnes, ce qui génère un [M x 1] résultat.

Réduction des séquences

Si l’entrée est une séquence, la réduction est effectuée séparément pour chaque élément de séquence. Ces opérations ne prennent pas en charge la réduction sur les séquences. Au lieu de cela, vous pouvez obtenir cela avec une périodicité. Par exemple, pour résumer tous les éléments d’une séquence x, vous pouvez dire :

sum = x + PastValue (0, sum, defaultHiddenActivation=0)

et pour le regroupement maximal, vous pouvez utiliser

max = Max(x, PastValue (0, max, defaultHiddenActivation=0))

Exemples

Normalisez une valeur en soustrayant la moyenne de ses éléments (par exemple, dans le cadre de la normalisation de couche) :

mean = ReduceMean (x)
xNorm = x - mean

Ou, l’entropie croisée avec le critère softmax peut être définie manuellement à l’aide ReduceLogSum()de :

myCrossEntropyWithSoftmax (y/*label*/, z/*logit*/) = ReduceLogSum (z) - ReduceSum (y .* z)