package Ġcom . on eli ang . k tx . frame . ai . dnn . layer Ċ Ċ import Ġcom . on eli ang . k tx . Constants Ċ Ċ open Ġclass ĠL 2 Normalization Layer < IN Ġ: ĠAny , ĠOUT Ġ: ĠAny , ĠLOSS Ġ: ĠIN >( ĊĠĠĠ Ġprivate Ġval Ġforward Impl : Ġ(( layer : ĠL 2 Normalization Layer < IN , ĠOUT , ĠLOSS >, Ġdata Id : ĠLong , Ġinput Neuron : ĠIN , Ġy : ĠFloat , Ġtraining : ĠBoolean ) Ġ-> ĠOUT )? Ġ= Ġnull , ĊĠĠĠ Ġprivate Ġval Ġbackward Impl : Ġ(( layer : ĠL 2 Normalization Layer < IN , ĠOUT , ĠLOSS >, Ġdata Id : ĠLong , Ġinput Neuron : ĠIN , Ġy : ĠFloat ) Ġ-> ĠUnit )? Ġ= Ġnull Ċ ) Ġ: ĠLoss Layer < IN , ĠOUT , ĠLOSS >() Ġ{ ĊĊĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġforward Impl ( data Id : ĠLong , Ġinput Neuron : ĠIN , Ġy : ĠFloat , Ġtraining : ĠBoolean ): ĠOUT Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġthis . forward Impl ?. invoke ( this , Ġdata Id , Ġinput Neuron , Ġy , Ġtraining ) Ġ?: Ġoutput Null Error () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġbackward Impl ( data Id : ĠLong , Ġinput Neuron : ĠIN , Ġy : ĠFloat ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġthis . backward Impl ?. invoke ( this , Ġdata Id , Ġinput Neuron , Ġy ) ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġforward Reset Impl ( data Id : ĠLong ) Ġ{} ĊĊĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġupdate Impl ( epoch : ĠInt , Ġprint Period : ĠInt , Ġtotal DataSize : ĠLong , Ġlearning Rate : ĠFloat ) Ġ{} ĊĊĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġinitialize Layer Model Data Impl ( data : ĠString ) Ġ{} ĊĊĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġsave Layer Model Data Impl (): ĠString Ġ= ĠConstants . String . BLANK Ċ }