Función Tensorflow.js tf.batchNorm()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .batchNorm() es útil en la normalización por lotes.

Además, la media , la varianza , la escala , incluido el desplazamiento , pueden tener dos formas:

• Puede tener la misma forma que la entrada indicada.
• En el caso general, el tamaño de profundidad es el último tamaño del tensor de entrada establecido, por lo que los valores pueden ser un tf.Tensor1D de forma [profundidad].

Sintaxis:

tf.batchNorm(x, mean, variance, offset?, scale?, varianceEpsilon?)

Parámetros:

• x: El tensor de entrada indicado. Puede ser de tipo tf.Tensor, TypedArray o Array.
• media: El tensor medio establecido. Puede ser de tipo tf.Tensor, tf.Tensor1D, TypedArray o Array.
• varianza: El tensor de varianza establecido. Puede ser de tipo tf.Tensor, tf.Tensor1D, TypedArray o Array.
• offset: El tensor de compensación indicado. Es opcional y puede ser de tipo tf.Tensor, tf.Tensor1D, TypedArray o Array.
• escala: El tensor de escala establecido. Es opcional y puede ser de tipo tf.Tensor, tf.Tensor1D, TypedArray o Array.
• varianceEpsilon: El número flotante menor establecido para evitar la división por 0. Es opcional y es de tipo número.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining input tensor
const a = tf.tensor1d([1, 5, 3]);
  
// Defining mean
const b = tf.tensor1d([1, 1, 2]);
  
// Defining variance
const c = tf.tensor1d([1, 0, 1]);
  
// Calling batchNorm() function
tf.batchNorm(a, b, c).print();

Producción:

Tensor
    [0, 126.4911041, 0.9995003]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining input tensor
const a = tf.tensor1d([1, 5, 3]);
  
// Defining mean
const b = tf.tensor1d([1, 1, 2]);
  
// Defining variance
const c = tf.tensor1d([1, 0, 1]);
  
// Defining offset
const d = tf.tensor1d([1, 6, 2]);
  
// Defining scale
const e = tf.tensor1d([1, 0, 1]);
  
// Calling batchNorm() function
a.batchNorm(b, c, d, e, 9).print();

Producción:

Tensor
    [1, 6, 2.3162277]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#batchNorm