Référence de la classe aidge_in_space.nn._FactorizedPrior

Densité apprise indépendante par canal (base de FactorizedDensity et EntropyBottleneck). Plus de détails...

Graphe d'héritage de aidge_in_space.nn._FactorizedPrior:

Fonctions membres publiques
	prob (self, v)
	Probabilité que le latent quantifié vaille v : P(v - 0,5 < y < v + 0,5).
	likelihood (self, y)
	Probabilité de chaque valeur d'un tenseur quantifié.
	medians (self)
	Médiane de chaque canal, centre de la quantification (0 par défaut).

Description détaillée

Densité apprise indépendante par canal (base de FactorizedDensity et EntropyBottleneck).

Les sous-classes définissent channels et _logits(v), la fonction de répartition (avant sigmoïde) évaluée en v de forme C x n.

Documentation des fonctions membres

likelihood()

aidge_in_space.nn._FactorizedPrior.likelihood	(		self,
			y )

Probabilité de chaque valeur d'un tenseur quantifié.

Paramètres

y	Tenseur B x C x H x W.

Renvoie

Tenseur de même forme.

medians()

aidge_in_space.nn._FactorizedPrior.medians

(

self

)

Médiane de chaque canal, centre de la quantification (0 par défaut).

Renvoie

Tenseur de forme C.

Réimplémentée dans aidge_in_space.nn.EntropyBottleneck.

prob()

aidge_in_space.nn._FactorizedPrior.prob	(		self,
			v )

Probabilité que le latent quantifié vaille v : P(v - 0,5 < y < v + 0,5).

Calculée du côté où la différence de sigmoïdes est numériquement précise.

Paramètres

v	Tenseur C x n.

Renvoie

Tenseur C x n de probabilités.

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La documentation de cette classe a été générée à partir du fichier suivant :

• nn.py