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축소 작업

  • 아티클

입력을 줄입니다(예: 요소에 대한 계산 합계 또는 평균).

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

매개 변수

  • x: 줄일 데이터
  • axis (기본값: None): 지정된 경우 이 축을 따라만 축소를 수행합니다. 이 값은 1 기반입니다. 즉, 1은 .의 첫 번째 정적 축을 x의미합니다.

반환 값

감소된 값입니다. (기본값)의 경우 axis=1 스칼라입니다. 축을 지정하면 해당 축이 차원 1로 줄어듭니다.

Description

이러한 함수는 입력 벡터 또는 텐서의 모든 값에 대해 집계(합계, 평균 등)를 계산합니다. 사용 가능한 집계는 다음과 같습니다.

  • ReduceSum(): 요소에 대한 합계
  • ReduceLogSum(): 로그 표현의 요소에 대한 합계(logC = log (exp (logA) + exp (logB)))
  • ReduceMean(): 요소에 대한 평균
  • ReduceMax(): 요소의 최대값
  • ReduceMin(): 최소값

기본적으로 집계는 모든 요소에 대해 수행됩니다. 순위>가 1인 텐서의 경우 선택적 axis 매개 변수는 감소가 수행되는 단일 축을 지정합니다. 예를 들어 axis=2 -dimensional 행렬에 [M x N]적용하면 모든 열에 대해 집계되어 [M x 1] 결과가 생성됩니다.

시퀀스 초과 감소

입력이 시퀀스이면 모든 시퀀스 항목에 대해 개별적으로 축소가 수행됩니다. 이러한 작업은 시퀀스에 대한 감소를 지원하지 않습니다. 대신 되풀이를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 시퀀스의 x모든 요소를 합산하려면 다음을 말할 수 있습니다.

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

최대 풀링의 경우 사용할 수 있습니다.

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

예제

요소의 평균을 빼서 값을 정규화합니다(예: 계층 정규화의 일부로).

mean = ReduceMean (x)
xNorm = x - mean

또는 다음을 사용하여 ReduceLogSum()softmax 기준이 있는 크로스 엔트로피를 수동으로 정의할 수 있습니다.

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