ML Topluluk Günü 9 Kasım! TensorFlow, JAX güncellemeler için bize katılın ve daha fazla bilgi edinin

tensorflow :: ops :: KesirliAvgHavuzu

#include <nn_ops.h>

Girişte kesirli ortalama havuzlama gerçekleştirir.

Özet

Kesirli ortalama havuzlama, havuzlama bölgesi oluşturma adımındaki Kesirli maksimum havuzlamaya benzer. Tek fark, havuz bölgeleri oluşturulduktan sonra, her bir havuzlama bölgesinde maksimum işlem yerine ortalama bir işlemin gerçekleştirilmesidir.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • değer: 4 boyutlu [batch, height, width, channels] .
  • pooling_ratio: her boyut için oranı havuzu oluşturma value , şu anda sadece satır ve sütun boyutu destekler ve> = 1.0 olması gerekir. Örneğin, geçerli bir havuzlama oranı [1.0, 1.44, 1.73, 1.0] gibi görünür. Toplu işlem ve kanal boyutlarında havuzlamaya izin vermediğimiz için ilk ve son öğeler 1.0 olmalıdır. 1,44 ve 1,73, sırasıyla yükseklik ve genişlik boyutlarında havuzlama oranıdır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • pseudo_random: True olarak ayarlandığında, havuzlama sırasını sözde rasgele, aksi takdirde rasgele bir şekilde oluşturur. Sözde rastgele ve rastgele arasındaki fark için Benjamin Graham, Kesirli Maks-Havuzlama kağıdına bakın.
  • örtüşen: True olarak ayarlandığında, havuzlama yapılırken, bitişik havuzlama hücrelerinin sınırındaki değerlerin her iki hücre tarafından da kullanıldığı anlamına gelir. Örneğin:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Havuzlama dizisi [0, 2, 4] ise, dizin 2'de 16 iki kez kullanılacaktır. Kesirli ortalama havuzlama için sonuç [41/3, 26/3] olacaktır.

  • deterministik: True olarak ayarlandığında, hesaplama grafiğindeki FractionalAvgPool düğümü üzerinde yineleme yapılırken sabit bir havuzlama bölgesi kullanılır. Temelde Birim testinde FractionalAvgPool'u belirleyici yapmak için kullanılır.
  • seed: Çekirdek veya tohum2 sıfırdan farklı olacak şekilde ayarlanmışsa, rastgele sayı oluşturucu verilen tohum tarafından tohumlanır. Aksi takdirde, rastgele bir tohumla tohumlanır.
  • seed2: Tohum çarpışmasını önlemek için ikinci bir tohum.

İadeler:

  • Output çıktısı: Kesirli ortalama havuzlamadan sonra çıktı tensörü.
  • Row_pooling_sequence Output : gradyanı hesaplamak için gereken satır havuzlama dizisi.
  • Output col_pooling_sequence: kolon havuzu dizisi hesaplamak gradyanı gerekiyordu.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

Genel statik işlevler

Deterministic (bool x)
Overlapping (bool x)
PseudoRandom (bool x)
Seed (int64 x)
Seed2 (int64 x)

Yapılar

tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool :: Attrs

FractionalAvgPool için isteğe bağlı öznitelik belirleyicileri.

Genel özellikler

col_pooling_sequence

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::Output output

row_pooling_sequence

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

Kamusal işlevler

KesirliAvgHavuzu

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

KesirliAvgHavuzu

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

Genel statik işlevler

Deterministik

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Örtüşen

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Sözde Rastgele

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Tohum

Attrs Seed(
  int64 x
)

Tohum2

Attrs Seed2(
  int64 x
)