FractionalAvgPool 関数の勾配を計算します。
FractionalMaxPoolGrad とは異なり、FractionalAvgPoolGrad の arg_max を見つける必要はありません。out_backprop の各要素を同じプーリング セルを形成するインデックスに均等に逆伝播するだけで済みます。したがって、テンソル全体ではなく、元の入力テンソルの形状を知る必要があるだけです。
ネストされたクラス
| クラス | FractionalAvgPoolGrad.Options | FractionalAvgPoolGradのオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 出力<T> | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
| static <T extends TNumber > FractionalAvgPoolGrad <T> | |
| 出力<T> | 出力() 4-D。 |
| 静的FractionalAvgPoolGrad.Options | 重複(ブール重複) |
継承されたメソッド
| ブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
| 最終クラス<?> | getクラス() |
| 整数 | ハッシュコード（） |
| 最後の空白 | 通知する() |
| 最後の空白 | すべて通知() |
| 弦 | toString () |
| 最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
| 最後の空白 | 待機(長い引数0) |
| 最後の空白 | 待って（） |
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static FractionalAvgPoolGrad <T> create (スコープscope、オペランド<TInt64> origInputTensorShape、オペランド<T>outBackprop、オペランド<TInt64> rowPoolingSequence、オペランド<TInt64> colPoolingSequence、オプション...オプション)
新しい FractionalAvgPoolGrad オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| origInputTensorShape | `fractional_avg_pool` の元の入力テンソル形状 |
| アウトバックプロップ | 形状 `[バッチ、高さ、幅、チャネル]` の 4-D。勾配は「fractional_avg_pool」の出力を表します。 |
| 行プーリングシーケンス | 行プーリング シーケンス。col_pooling_sequence を使用してプーリング領域を形成します。 |
| ColPoolingSequence | 列プーリング シーケンス。row_pooling シーケンスを持つプーリング領域を形成します。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- FractionalAvgPoolGrad の新しいインスタンス
public static FractionalAvgPoolGrad.Options重複(ブール重複)
パラメーター
| 重複 | True に設定すると、プーリング時に、隣接するプーリング セルの境界にある値が両方のセルで使用されることを意味します。例えば： `インデックス 0 1 2 3 4` `値 20 5 16 3 7` プーリング シーケンスが [0, 2, 4] の場合、インデックス 2 の 16 が 2 回使用されます。部分平均プーリングの場合、結果は [41/3, 26/3] になります。 |
|---|
FractionalAvgPool 関数の勾配を計算します。
FractionalMaxPoolGrad とは異なり、FractionalAvgPoolGrad の arg_max を見つける必要はありません。out_backprop の各要素を同じプーリング セルを形成するインデックスに均等に逆伝播するだけで済みます。したがって、テンソル全体ではなく、元の入力テンソルの形状を知る必要があるだけです。
ネストされたクラス
| クラス | FractionalAvgPoolGrad.Options | FractionalAvgPoolGradのオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 出力<T> | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
| static <T extends TNumber > FractionalAvgPoolGrad <T> | |
| 出力<T> | 出力() 4-D。 |
| 静的FractionalAvgPoolGrad.Options | 重複(ブール重複) |
継承されたメソッド
| ブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
| 最終クラス<?> | getクラス() |
| 整数 | ハッシュコード（） |
| 最後の空白 | 通知する() |
| 最後の空白 | すべて通知() |
| 弦 | toString () |
| 最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
| 最後の空白 | 待機(長い引数0) |
| 最後の空白 | 待って（） |
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static FractionalAvgPoolGrad <T> create (スコープscope、オペランド<TInt64> origInputTensorShape、オペランド<T>outBackprop、オペランド<TInt64> rowPoolingSequence、オペランド<TInt64> colPoolingSequence、オプション...オプション)
新しい FractionalAvgPoolGrad オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| origInputTensorShape | `fractional_avg_pool` の元の入力テンソル形状 |
| アウトバックプロップ | 形状 `[バッチ、高さ、幅、チャネル]` の 4-D。勾配は「fractional_avg_pool」の出力を表します。 |
| 行プーリングシーケンス | 行プーリング シーケンス。col_pooling_sequence を使用してプーリング領域を形成します。 |
| ColPoolingSequence | 列プーリング シーケンス。row_pooling シーケンスを持つプーリング領域を形成します。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- FractionalAvgPoolGrad の新しいインスタンス
public static FractionalAvgPoolGrad.Options重複(ブール重複)
パラメーター
| 重複 | True に設定すると、プーリング時に、隣接するプーリング セルの境界にある値が両方のセルで使用されることを意味します。例えば： `インデックス 0 1 2 3 4` `値 20 5 16 3 7` プーリング シーケンスが [0, 2, 4] の場合、インデックス 2 の 16 が 2 回使用されます。部分平均プーリングの場合、結果は [41/3, 26/3] になります。 |
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