ReduceL1#

バージョン名: ReduceL1-4

カテゴリー: リダクション

簡単な説明: ReduceL1 操作は、指定された入力 data に対して、axes 入力で指定された次元に沿って L1 ノルム (絶対値の合計) を見つけてリダクションを実行します。

詳細な説明

ReduceL1 操作は、指定された入力 data に対して、axes 入力で指定された次元に沿って L1 ノルム (絶対値の合計) を見つけてリダクションを実行します。出力の各要素は次のように計算されます:

output[i0, i1, ..., iN] = L1[j0, ..., jN](x[j0, ..., jN]))

ここで、インデックス i0, ..., iN は入力 data のすべての有効なインデックスを実行し、L1 ノルム L1[j0, ..., jN] を見つけると、axes 入力で指定されたインデックスのセットに含まれない次元 k に対して jk = ik になります。

特定のケース:

  1. axes が空のリストの場合、ReduceL1 は恒等操作に対応します。

  2. axes に入力 data のすべての次元が含まれている場合、入力テンソル全体に対して 1 つのリダクション値が計算されます。

属性

  • keep_dims

    • 説明: true に設定すると、リダクションに使用される axes が保持されます。このような各 axis の出力次元は 1 に等しくなります。

    • 値の範囲: true または false

    • タイプ: boolean

    • デフォルト値: false

    • 必須: いいえ

入力

  • 1: data - タイプ T の任意の形状のテンソル。必須。

  • 2: axes - data 入力テンソルの axis インデックス。これに沿ってリダクションが実行されます。一意の要素とタイプ T_IND のスカラーまたは 1D テンソル。要素の範囲は [-r, r-1] です。ここで、r は data 入力テンソルのランクです。必須。

出力

  • 1: data 入力テンソルに適用された ReduceL1 関数の結果。axes 入力テンソルに含まれないすべての i 次元に対するタイプ T および shape[i] = shapeOf(data)[i] のテンソル。axes の次元の場合、keep_dims == true の場合は shape[i] == 1 で、それ以外の場合は、i 番目の次元が出力から削除されます。

タイプ

  • T: サポートされている数値タイプ。

  • T_IND: サポートされている整数タイプ。

例

 <layer id="1" type="ReduceL1" ...> 
    <data keep_dims="true" /> 
    <input> 
        <port id="0"> 
            <dim>6</dim> 
            <dim>12</dim> 
            <dim>10</dim> 
            <dim>24</dim> 
        </port> 
        <port id="1"> 
            <dim>2</dim> <!-- 値は [2, 3] であり、これは各チャネルとバッチで独立したリダクションを意味します --> 
        </port> 
    </input> 
    <output> 
        <port id="2"> 
            <dim>6</dim> 
            <dim>12</dim> 
            <dim>1</dim> 
            <dim>1</dim> 
        </port> 
    </output> 
</layer>
 <layer id="1" type="ReduceL1" ...> 
    <data keep_dims="false" /> 
    <input> 
        <port id="0"> 
            <dim>6</dim> 
            <dim>12</dim> 
            <dim>10</dim> 
            <dim>24</dim> 
        </port> 
        <port id="1"> 
            <dim>2</dim> <!-- 値は [2, 3] であり、これは各チャネルとバッチで独立したリダクションを意味します --> 
        </port> 
    </input> 
    <output> 
        <port id="2"> 
            <dim>6</dim> 
            <dim>12</dim> 
        </port> 
    </output> 
</layer>
 <layer id="1" type="ReduceL1" ...> 
    <data keep_dims="false" /> 
    <input> 
        <port id="0"> 
            <dim>6</dim> 
            <dim>12</dim> 
            <dim>10</dim> 
            <dim>24</dim> 
        </port> <port id="1"> 
            <dim>1</dim> <!-- 値は [1] であり、これは各チャネルと空間次元における独立したリダクションを意味します --> 
        </port> 
    </input> 
    <output> 
        <port id="2"> 
            <dim>6</dim> 
            <dim>10</dim> 
            <dim>24</dim> 
        </port> 
    </output> 
</layer>
 <layer id="1" type="ReduceL1" ...> 
    <data keep_dims="false" /> 
    <input> 
        <port id="0"> 
            <dim>6</dim> 
            <dim>12</dim> 
            <dim>10</dim> 
            <dim>24</dim> 
        </port> 
        <port id="1"> 
            <dim>1</dim> <!-- 値は [-2] で、各チャネル、バッチ、2 番目の空間次元で独立したリダクションを意味します。 --> 
        </port> 
    </input> 
    <output> 
        <port id="2"> 
            <dim>6</dim> 
            <dim>12</dim> 
            <dim>24</dim> 
        </port> 
    </output> 
</layer>