FractionalMaxPool

genel final sınıfı FractionalMaxPool

Girişte kesirli maksimum havuzlama gerçekleştirir.

Kesirli maksimum havuzlama, normal maksimum havuzlamadan biraz farklıdır. Normal maksimum havuzlamada, kümenin daha küçük N x N alt bölümlerinin (genellikle 2x2) maksimum değerini alarak bir girdi kümesinin boyutunu küçültürsünüz ve kümesi, N'nin bir tam sayı olduğu bir N faktörü kadar azaltmaya çalışırsınız. Kesirli maksimum havuzlama, "kesirli" kelimesinden beklediğiniz gibi, genel indirgeme oranı N'nin bir tam sayı olması gerekmediği anlamına gelir.

Havuzlama bölgelerinin boyutları rastgele oluşturulur ancak oldukça aynıdır. Örneğin havuz sınırı olacak satırların listesindeki yükseklik boyutuna ve kısıtlamalara bakalım.

İlk önce aşağıdakileri tanımlıyoruz:

1. girdi_satır_uzunluğu : giriş kümesindeki satır sayısı 2. çıktı_satır_uzunluğu : girişten küçük olacak 3. alpha = girdi_satır_uzunluğu / çıktı_satır_uzunluğu : indirgeme oranımız 4. K = kat(alfa) 5. satır_havuzu_sekansı : sonuç bu havuz sınır sıralarının listesi

O halde row_pooling_sequence şunu karşılamalıdır:

1. a[0] = 0 : dizinin ilk değeri 0'dır 2. a[end] = input_row_length : dizinin son değeri 3'tür. K <= (a[i+1] - a[ i]) <= K+1 : tüm aralıklar K veya K+1 boyut 4'tür. uzunluk(satır_havuzlama_sekansı) = çıktı_satır_uzunluğu+1

Kesirli maksimum havuzlama hakkında daha fazla ayrıntı için şu makaleye bakın: [Benjamin Graham, Kesirli Maksimum Havuzlama](http://arxiv.org/abs/1412.6071)

İç İçe Sınıflar

sınıf FractionalMaxPool.Options FractionalMaxPool için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış < TInt64 >
colPoolingSırası ()
Degradeyi hesaplamak için gereken sütun havuzlama sırası.
static <T TNumber'ı genişletir > FraksiyonelMaksimumHavuz <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> değeri, Liste<Float> havuzlama Oranı, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir FractionalMaxPool işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
statik FractionalMaxPool.Options
deterministik (Boole deterministik)
Çıkış <T>
çıktı ()
kesirli maksimum havuzlamadan sonra çıkış tensörü.
statik FractionalMaxPool.Options
örtüşen (Boolean örtüşen)
statik FractionalMaxPool.Options
sözdeRandom (Boolean sözdeRandom)
Çıkış < TInt64 >
rowPoolingSequence ()
Gradyanı hesaplamak için gereken satır havuzlama sırası.
statik FractionalMaxPool.Options
tohum (Uzun tohum)
statik FractionalMaxPool.Options
tohum2 (Uzun tohum2)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "FractionalMaxPool"

Genel Yöntemler

genel Çıkış < TInt64 > colPoolingSequence ()

Degradeyi hesaplamak için gereken sütun havuzlama sırası.

public static FractionalMaxPool <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> değeri, Liste<Float> havuzlama Oranı, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir FractionalMaxPool işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
değer '[toplu iş, yükseklik, genişlik, kanallar]' şeklinde 4-D.
havuzlama oranı "Değer"in her boyutu için havuzlama oranı, şu anda yalnızca satır ve sütun boyutunu desteklemektedir ve >= 1,0 olmalıdır. Örneğin, geçerli bir havuzlama oranı [1,0, 1,44, 1,73, 1,0] gibi görünür. Toplu iş ve kanal boyutlarında havuzlamaya izin vermediğimiz için ilk ve son öğelerin 1,0 olması gerekir. 1,44 ve 1,73 sırasıyla yükseklik ve genişlik boyutlarının havuzlanma oranıdır.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • FractionalMaxPool'un yeni bir örneği

public static FractionalMaxPool.Options deterministik (Boole deterministik)

Parametreler
deterministik True olarak ayarlandığında, hesaplama grafiğindeki FractionalMaxPool düğümü üzerinde yineleme yapılırken sabit bir havuzlama bölgesi kullanılacaktır. Temel olarak FractionalMaxPool'u deterministik hale getirmek için birim testinde kullanılır.

genel Çıkış <T> çıkışı ()

kesirli maksimum havuzlamadan sonra çıkış tensörü.

public static FractionalMaxPool.Options örtüşüyor (Boolean örtüşüyor)

Parametreler
örtüşen Doğru olarak ayarlandığında bu, havuzlama sırasında bitişik havuzlama hücrelerinin sınırındaki değerlerin her iki hücre tarafından da kullanıldığı anlamına gelir. Örneğin:

'dizin 0 1 2 3 4'

"değer 20 5 16 3 7"

Havuzlama sırası [0, 2, 4] ise, indeks 2'deki 16 iki kez kullanılacaktır. Kesirli maksimum havuzlama için sonuç [20, 16] olacaktır.

public static FractionalMaxPool.Options pseudoRandom (Boolean pseudoRandom)

Parametreler
sözde Rastgele True olarak ayarlandığında, havuzlama sırasını sözde rastgele bir biçimde, aksi halde rastgele bir biçimde oluşturur. Sahte rastgele ve rastgele arasındaki fark için [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071) makalesini kontrol edin.

genel Çıkış < TInt64 > rowPoolingSequence ()

Gradyanı hesaplamak için gereken satır havuzlama sırası.

public static FractionalMaxPool.Options tohumu (Uzun tohum)

Parametreler
tohum Tohum veya tohum2 sıfırdan farklı bir değere ayarlanmışsa, rastgele sayı üreteci verilen tohum tarafından tohumlanır. Aksi takdirde rastgele bir tohumla tohumlanır.

public static FractionalMaxPool.Options tohum2 (Uzun tohum2)

Parametreler
tohum2 Tohum çarpışmasını önlemek için ikinci bir tohum.