補助モデル

models モジュールのその他のモデルです。

BatchNormalization クラス

class binarybrain.models.BatchNormalization(*, input_shape=None, momentum=0.9, gamma=1.0, beta=0.0, fix_gamma=False, fix_beta=False, name=None, dtype=DType.FP32, core_model=None)

ベースクラス: Model

BatchNormalization class

パラメータ

• momentum (float) -- 学習モーメント

• gamma (float) -- gamma 初期値

• beta (float) -- beta 初期値

• fix_gamma (bool) -- gamma を固定する(学習させない)

• fix_beta (bool) -- beta を固定する(学習させない)

• bin_dtype (DType)) -- バイナリ型を bb.DType.FP32 と bb.DType.BIT から指定

Dropout クラス

class binarybrain.models.Dropout(*, rate=0.5, input_shape=None, seed=1, name=None, fw_dtype=DType.FP32, bw_dtype=DType.FP32, core_model=None)

ベースクラス: Model

Dropout class

パラメータ

• rate (float) -- Drop率

• seed (int) -- 乱数シード

• fw_dtype (DType) -- forwardの型を bb.DType.FP32 と bb.DType.BIT から指定

Shuffle クラス

class binarybrain.models.Shuffle(shuffle_unit, *, output_shape=None, input_shape=None, name=None, core_model=None)

ベースクラス: Model

Shuffle class

所謂 ShuffleNet のようなシャッフルを行うモデル 入力ノードが shuffle_unit 個のグループに分割されるようにシャッフルする

パラメータ

shuffle_unit (int) -- シャッフルする単位