tensorflow :: opérations :: FractionalAvgPool

Effectue une mise en commun de moyenne fractionnaire sur l'entrée.

Résumé

La mise en commun moyenne fractionnaire est similaire à la mise en commun fractionnaire max dans l'étape de génération de la région de mise en commun. La seule différence est qu'après la génération des régions de regroupement, une opération moyenne est effectuée au lieu d'une opération max dans chaque région de regroupement.

Arguments:

• scope: un objet Scope
• valeur: 4-D avec forme [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: Ratio de mise en commun pour chaque dimension de value , ne prend actuellement en charge que les dimensions de ligne et de colonne et doit être> = 1,0. Par exemple, un ratio de mise en commun valide ressemble à [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. Le premier et le dernier éléments doivent être 1.0 car nous n'autorisons pas le regroupement sur les dimensions des lots et des canaux. 1,44 et 1,73 sont respectivement le rapport de mise en commun sur les dimensions de hauteur et de largeur.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• pseudo_random: lorsqu'il est défini sur True, génère la séquence de regroupement de manière pseudo-aléatoire, sinon de manière aléatoire. Vérifiez le papier Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling pour la différence entre pseudo-aléatoire et aléatoire.
• chevauchement: lorsqu'il est défini sur True, cela signifie que lors du regroupement, les valeurs à la limite des cellules de regroupement adjacentes sont utilisées par les deux cellules. Par example:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Si la séquence de regroupement est [0, 2, 4], alors 16, à l'index 2 sera utilisé deux fois. Le résultat serait [41/3, 26/3] pour la mise en commun fractionnaire moyenne.

• déterministe: lorsqu'il est défini sur True, une région de regroupement fixe sera utilisée lors de l'itération sur un nœud FractionalAvgPool dans le graphe de calcul. Principalement utilisé dans les tests unitaires pour rendre FractionalAvgPool déterministe.
• seed: Si seed ou seed2 est défini pour être différent de zéro, le générateur de nombres aléatoires est amorcé par la graine donnée. Sinon, il est semé par une graine aléatoire.
• seed2: Une deuxième graine pour éviter la collision de graines.

Retour:

• Output sortie: tenseur de sortie après regroupement fractionnaire moyen.
• Output row_pool_sequence: séquence de regroupement de lignes, nécessaire pour calculer le gradient.
• Output col_pool_sequence: séquence de regroupement de colonnes, nécessaire pour calculer le gradient.

Attributs publics

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

Operation operation

::tensorflow::Output output

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

 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
)

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)