flux tensoriel : : opérations : : FractionalMoyPool

Effectue un pooling moyen fractionnaire sur l’entrée.

Résumé

Le pooling moyen fractionnaire est similaire au pooling fractionnaire maximum dans l’étape de génération de la région de pooling. La seule différence est qu'une fois les régions de pooling générées, une opération moyenne est effectuée au lieu d'une opération maximale dans chaque région de pooling.

Arguments:

• scope : un objet Scope
• valeur : 4-D avec forme [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio : ratio de regroupement 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 élément doivent être 1.0 car nous n'autorisons pas le pooling sur les dimensions des lots et des canaux. 1,44 et 1,73 sont respectivement le rapport de regroupement sur les dimensions de hauteur et de largeur.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

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

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

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

• déterministe : lorsqu'elle est définie sur True, une région de pooling 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 sont définis comme étant différents de zéro, le générateur de nombres aléatoires est amorcé par la graine donnée. Sinon, il est ensemencé par une graine aléatoire.
• seed2 : Une deuxième graine pour éviter la collision des graines.

Retour:

• Sortie Output : tenseur de sortie après mise en commun moyenne fractionnaire.
• Output row_pooling_sequence : séquence de regroupement de lignes, nécessaire pour calculer le gradient.
• Output col_pooling_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
)