## LRN ### [LRN](http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers/lrn.html) ``` layer { name: "lrn" type: "LRN" bottom: "data" top: "lrn" lrn_parame{ loal_size: 5 alphe: 1 beta: 5 norm_region: 'ACROSS_CHANNELS' } } ``` ### [paddle.fluid.layers.lrn](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/api_cn/layers_cn.html#permalink-99-lrn) ```python paddle.fluid.layers.lrn( input, n=5, k=1.0, alpha=0.0001, beta=0.75, name=None ) ``` ### 功能差异 #### 参数差异 Caffe:参数`norm_region`支持`ACROSS_CHANNELS`和`WITHIN_CHANNEL`两种模式; PaddlePaddle:默认且仅支持`ACROSS_CHANNELS`模式。 #### 计算机制 Caffe:在`ACROSS_CHANNELS`模式下,计算公式如下, $$output(i,x,y)=input(i,x,y)/(1+\frac{\alpha}{n}\sum_{j=max(0,i-\frac{n}{2})}^{min(C,i+\frac{n}{2})}{input(j,x,y)^2})^\beta$$ 位移值固定为1,计算缩放参数的同时除以通道数目 PaddlePaddle:计算公式如下, $$output(i,x,y)=input(i,x,y)/(k+\alpha\sum_{j=max(0,i-\frac{n}{2})}^{min(C,i+\frac{n}{2})}{input(j,x,y)^2})^\beta$$ 能通过设置k来定义位移数。