تينسورفلو :: العمليات :: كسور ماكسبول

ينفذ تجميع كسور ماكس على المدخلات.

ملخص

يختلف تجميع الفراكشنال ماكس قليلاً عن التجميع العادي الأقصى. في التجميع العادي الأقصى ، يمكنك تقليص حجم مجموعة الإدخال بأخذ القيمة القصوى لأقسام N x N الفرعية الأصغر من المجموعة (غالبًا 2x2) ، ومحاولة تقليل المجموعة بواسطة عامل N ، حيث N هو عدد صحيح. تجميع الفراكشنال ماكس ، كما قد تتوقع من كلمة "كسري" ، يعني أن نسبة التخفيض الإجمالية N لا يجب أن تكون عددًا صحيحًا.

يتم إنشاء أحجام مناطق التجميع بشكل عشوائي ولكنها موحدة إلى حد ما. على سبيل المثال ، لنلقِ نظرة على بُعد الارتفاع والقيود على قائمة الصفوف التي ستكون حدودًا للتجمع.

أولاً نحدد ما يلي:

1. input_row_length: عدد الصفوف من مجموعة الإدخال
2. output_row_length: التي ستكون أصغر من المدخلات
3. alpha = input_row_length / output_row_length: نسبة التخفيض لدينا
4. K = أرضية (ألفا)
5. row_pooling_sequence: هذه هي قائمة نتائج صفوف حدود التجمع

بعد ذلك ، يجب أن يستوفي row_pooling_sequence:

1. أ [0] = 0: القيمة الأولى للتسلسل هي 0
2. a [end] = input_row_length: القيمة الأخيرة للتسلسل هي الحجم
3. K <= (a [i + 1] - a [i]) <= K + 1: جميع الفواصل الزمنية هي K أو K + 1 الحجم
4. length (row_pooling_sequence) = output_row_length + 1

لمزيد من التفاصيل حول التجميع الأقصى الكسري ، راجع هذه الورقة: Benjamin Graham، Fractional Max-Pooling

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• القيمة: 4-D بالشكل [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: نسبة التجميع لكل بُعد من أبعاد value ، تدعم حاليًا فقط أبعاد الصف والعمود ويجب أن تكون> = 1.0. على سبيل المثال ، تبدو نسبة التجميع الصالحة مثل [1.0 ، 1.44 ، 1.73 ، 1.0]. يجب أن يكون العنصران الأول والأخير 1.0 لأننا لا نسمح بالتجميع على أبعاد الدُفعة والقنوات. 1.44 و 1.73 هي نسبة تجميع على أبعاد الطول والعرض على التوالي.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• pseudo_random: عند الضبط على True ، يُنشئ تسلسل التجميع بطريقة شبه عشوائية ، وإلا ، بطريقة عشوائية. تحقق من ورقة Benjamin Graham، Fractional Max-Pooling لمعرفة الفرق بين العشوائية الزائفة والعشوائية.
• التداخل: عند التعيين إلى True ، فهذا يعني أنه عند التجميع ، يتم استخدام القيم الموجودة على حدود خلايا التجميع المجاورة بواسطة كلتا الخليتين. على سبيل المثال:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

إذا كان تسلسل التجميع هو [0 ، 2 ، 4] ، فسيتم استخدام 16 في الفهرس 2 مرتين. ستكون النتيجة [20 ، 16] لتجميع الحد الأقصى الكسري.

• القطعية: عند التعيين على True ، سيتم استخدام منطقة تجميع ثابتة عند التكرار عبر عقدة FractionalMaxPool في الرسم البياني للحساب. تستخدم بشكل رئيسي في اختبار الوحدة لجعل FractionalMaxPool حتمية.
• البذرة: إذا تم ضبط البذرة أو البذرة 2 على أن تكون غير صفرية ، فإن مولد الأرقام العشوائية يتم بذره بواسطة البذرة المعينة. خلاف ذلك ، يتم بذرها بواسطة بذرة عشوائية.
• seed2: بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور.

عائدات:

• Output الناتج: موتر الإخراج بعد التجميع الكسري الأقصى.
• Output row_pooling_sequence: تسلسل تجميع الصفوف ، مطلوب لحساب التدرج اللوني.
• Output col_pooling_sequence: تسلسل تجميع الأعمدة المطلوب لحساب التدرج اللوني.

السمات العامة

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

Operation operation

::tensorflow::Output output

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

 FractionalMaxPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio
)

 FractionalMaxPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio,
  const FractionalMaxPool::Attrs & attrs
)

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)