DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)
로컬 응답 정규화를 위한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다.
모든 텐서의 데이터 형식과 크기는 동일해야 합니다.
구문
struct DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC {
const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
BOOL CrossChannel;
UINT LocalSize;
FLOAT Alpha;
FLOAT Beta;
FLOAT Bias;
};
멤버
InputTensor
형식: const DML_TENSOR_DESC*
입력 데이터를 포함하는 텐서입니다. 이 텐서의 크기는 이어야 { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }
합니다.
InputGradientTensor
형식: const DML_TENSOR_DESC*
들어오는 그라데이션 텐서입니다. 이는 일반적으로 이전 계층의 백프로포지션 출력에서 가져옵니다.
OutputGradientTensor
형식: const DML_TENSOR_DESC*
백프로페이팅된 그라데이션을 포함하는 출력 텐서입니다.
CrossChannel
형식: BOOL
LRN 계층이 채널 간 합계를 합산하면 TRUE입니다. LRN 계층이 공간 차원에 걸쳐 합계를 계산하는 경우 FALSE입니다.
LocalSize
형식: UINT
차원당 합계를 계산할 최대 요소 수입니다(모든 요소가 경계 내에 있도록 로컬 영역이 잘립니다). CrossChannel이 TRUE이면 이는 로컬 영역의 너비와 높이입니다. CrossChannel이 FALSE이면 로컬 지역의 요소 수입니다. 이 값은 적어도 1이어야 합니다.
Alpha
형식: FLOAT
크기 조정 매개 변수의 값입니다. 0.0001 값을 기본값으로 사용하는 것이 좋습니다.
Beta
형식: FLOAT
지수 값입니다. 0.75 값을 기본값으로 사용하는 것이 좋습니다.
Bias
형식: FLOAT
바이어스의 값입니다. 값 1을 기본값으로 사용하는 것이 좋습니다.
설명
가용성
이 연산자는 에서 DML_FEATURE_LEVEL_3_1
도입되었습니다.
텐서 제약 조건
InputGradientTensor, InputTensor 및 OutputGradientTensor 에는 동일한 DataType 및 크기가 있어야 합니다.
텐서 지원
텐서 | 종류 | 지원되는 차원 수 | 지원되는 데이터 형식 |
---|---|---|---|
InputTensor | 입력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
InputGradientTensor | 입력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
OutputGradientTensor | 출력 | 4 | FLOAT32, FLOAT16 |
요구 사항
요구 사항 | 값 |
---|---|
지원되는 최소 클라이언트 | Windows 빌드 22000 |
지원되는 최소 서버 | Windows 빌드 22000 |
머리글 | directml.h |