Tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool
#include <nn_ops.h>
Führt ein fraktioniertes durchschnittliches Pooling für die Eingabe durch.
Zusammenfassung
Das fraktionierte durchschnittliche Pooling ähnelt dem fraktionierten maximalen Pooling im Generierungsschritt des Pooling-Bereichs. Der einzige Unterschied besteht darin, dass nach dem Generieren von Pooling-Regionen in jedem Pooling-Bereich eine mittlere Operation anstelle einer maximalen Operation ausgeführt wird.
Argumente:
- scope: Ein Scope- Objekt
- Wert: 4-D mit Form
[batch, height, width, channels]
. - pooling_ratio: Pooling Verhältnis für jede Dimension der
value
, unterstützt derzeit nur ZEILE und SPALTE Dimension und sollte> = 1,0 sein. Ein gültiges Pooling-Verhältnis sieht beispielsweise wie folgt aus: [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. Das erste und das letzte Element müssen 1.0 sein, da wir kein Pooling für Batch- und Kanalabmessungen zulassen. 1,44 und 1,73 sind Pooling-Verhältnisse für Höhen- bzw. Breitenabmessungen.
Optionale Attribute (siehe Attrs
):
- pseudo_random: Bei Einstellung auf True wird die Pooling-Sequenz pseudozufällig generiert, andernfalls auf zufällige Weise. Überprüfen Sie das Papier Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling auf Unterschiede zwischen Pseudozufall und Zufall.
- Überlappung: Wenn diese Option auf True gesetzt ist, werden beim Pooling die Werte an der Grenze benachbarter Pooling-Zellen von beiden Zellen verwendet. Zum Beispiel:
index 0 1 2 3 4
value 20 5 16 3 7
Wenn die Pooling-Sequenz [0, 2, 4] ist, wird 16 bei Index 2 zweimal verwendet. Das Ergebnis wäre [41/3, 26/3] für fraktioniertes durchschnittliches Pooling.
- deterministisch: Wenn True festgelegt ist, wird beim Iterieren über einen FractionalAvgPool- Knoten im Berechnungsdiagramm ein fester Poolbereich verwendet. Wird hauptsächlich im Unit-Test verwendet, um FractionalAvgPool deterministisch zu machen.
- Startwert: Wenn entweder Startwert oder Startwert2 auf einen Wert ungleich Null gesetzt ist, wird der Zufallszahlengenerator durch den angegebenen Startwert festgelegt. Andernfalls wird es durch einen zufälligen Startwert ausgesät.
- seed2: Ein zweiter Samen, um eine Samenkollision zu vermeiden.
Kehrt zurück:
-
Output
Ausgang Tensor nach fraktionierter avg Pooling. -
Output
row_pooling_sequence: Zeilenpooling-Sequenz, die zur Berechnung des Gradienten benötigt wird. -
Output
col_pooling_sequence: Spaltenpooling-Sequenz, die zur Berechnung des Gradienten benötigt wird.
Konstruktoren und Destruktoren | |
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FractionalAvgPool (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input value, const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio) | |
FractionalAvgPool (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input value, const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio, const FractionalAvgPool::Attrs & attrs) |
Öffentliche Attribute | |
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col_pooling_sequence | |
operation | |
output | |
row_pooling_sequence |
Öffentliche statische Funktionen | |
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Deterministic (bool x) | |
Overlapping (bool x) | |
PseudoRandom (bool x) | |
Seed (int64 x) | |
Seed2 (int64 x) |
Strukturen | |
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tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool :: Attrs | Optionale Attributsetzer für FractionalAvgPool . |
Öffentliche Attribute
col_pooling_sequence
::tensorflow::Output col_pooling_sequence
Operation
Operation operation
Ausgabe
::tensorflow::Output output
row_pooling_sequence
::tensorflow::Output row_pooling_sequence
Öffentliche Funktionen
FractionalAvgPool
FractionalAvgPool( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input value, const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio )
FractionalAvgPool
FractionalAvgPool( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input value, const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio, const FractionalAvgPool::Attrs & attrs )
Öffentliche statische Funktionen
Deterministisch
Attrs Deterministic( bool x )
Überlappend
Attrs Overlapping( bool x )
PseudoRandom
Attrs PseudoRandom( bool x )
Samen
Attrs Seed( int64 x )
Seed2
Attrs Seed2( int64 x )