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mindspore.ops.lrn
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.. py:function:: mindspore.ops.lrn(x, depth_radius=5, bias=1.0, alpha=1.0, beta=0.5, norm_region="ACROSS_CHANNELS")
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局部响应归一化操作LRN(Local Response Normalization)。
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.. warning::
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lrn在Ascend平台已废弃，存在潜在精度问题。建议使用其他归一化方法，如 :class:`mindspore.ops.batch_norm` 代替LRN。
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.. math::
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b_{c} = a_{c}\left(k + \frac{\alpha}{n}
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\sum_{c'=\max(0, c-n/2)}^{\min(N-1,c+n/2)}a_{c'}^2\right)^{-\beta}
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其中 :math:`a_{c}` 表示特征图中 :math:`c` 对应的具体像素值；
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:math:`n/2` 为参数 `depth_radius` ； :math:`k` 为参数 `bias` ；
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:math:`\alpha` 为参数 `alpha` ； :math:`\beta` 为参数 `beta` 。
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参数：
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- **x** (Tensor) - 数据类型为float16或float32的四维Tensor。
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- **depth_radius** (int) - 一维归一化窗口的半宽。默认 ``5`` 。
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- **bias** (float) - 偏移量（通常为正以避免除零问题）。默认 ``1.0`` 。
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- **alpha** (float) - 比例系数，通常为正。默认 ``1.0`` 。
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- **beta** (float) - 指数。默认 ``0.5`` 。
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- **norm_region** (str) - 指定归一化区域。可选值： ``"ACROSS_CHANNELS"`` 。默认 ``"ACROSS_CHANNELS"`` 。
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返回：
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Tensor，与 `x` 的shape和数据类型相同。
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异常：
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- **TypeError** - `depth_radius` 不是int类型。
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- **TypeError** - `bias` 、 `alpha` 或 `beta` 不是float类型。
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- **TypeError** - `norm_region` 不是str。
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- **TypeError** - `x` 不是Tensor。
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