tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool

Wykonuje ułamkową średnią pulę danych wejściowych.

streszczenie

Ułamkowa średnia pula jest podobna do ułamkowej maksymalnej puli w kroku generowania regionu puli. Jedyną różnicą jest to, że po wygenerowaniu regionów puli wykonywana jest operacja średnia zamiast operacji max w każdym regionie puli.

Argumenty:

• zakres: obiekt Scope
• wartość: 4-D z kształtem [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: współczynnik puli dla każdego wymiaru value , obecnie obsługuje tylko wymiar wiersza i kolumny i powinien wynosić> = 1,0. Na przykład prawidłowy współczynnik puli wygląda następująco: [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. Pierwszy i ostatni element musi mieć wartość 1.0, ponieważ nie zezwalamy na tworzenie puli na podstawie wymiarów partii i kanałów. 1,44 i 1,73 to stosunek puli do wymiarów wysokości i szerokości.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• pseudo_random: Po ustawieniu na True generuje sekwencję puli w sposób pseudolosowy, w przeciwnym razie w sposób losowy. Sprawdź artykuł Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling, aby zobaczyć różnicę między pseudolosowymi i losowymi.
• nakładanie się: ustawienie Prawda oznacza, że ​​podczas łączenia wartości na granicy sąsiednich komórek puli są używane przez obie komórki. Na przykład:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Jeśli sekwencja puli to [0, 2, 4], to 16 o indeksie 2 zostanie użyte dwukrotnie. Wynik wyniósłby [41/3, 26/3] dla ułamkowej średniej puli.

• deterministic: w przypadku ustawienia wartości True podczas iteracji po węźle FractionalAvgPool na wykresie obliczeniowym będzie używany stały region puli. Głównie używany w teście jednostkowym do określania wartości FractionalAvgPool .
• seed: Jeśli seed lub seed2 są ustawione na wartość niezerową, generator liczb losowych jest inicjowany przez dane ziarno. W przeciwnym razie jest wysiewany przez losowe ziarno.
• seed2: drugie ziarno, aby uniknąć kolizji nasion.

Zwroty:

• Output : wyjściowy tensor po ułamkowej średniej puli.
• Output row_pooling_sequence: sekwencja łączenia wierszy potrzebna do obliczenia gradientu.
• Output col_pooling_sequence: sekwencja puli kolumn potrzebna do obliczenia gradientu.

Atrybuty publiczne

::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
)