tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool

Realiza un agrupamiento de promedio fraccional en la entrada.

Resumen

El agrupamiento promedio fraccional es similar al agrupamiento máximo fraccional en el paso de generación de regiones de agrupamiento. La única diferencia es que, una vez generadas las regiones de agrupamiento, se realiza una operación de promedio en lugar de una operación de máximo en cada región.

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• valor: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: La relación de agrupación para cada dimensión del value actualmente solo admite las dimensiones de fila y columna y debe ser >= 1.0. Por ejemplo, una relación de agrupación válida se ve así: [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. El primer y último elemento deben ser 1.0 porque no permitimos la agrupación en las dimensiones de lote y canales. 1.44 y 1.73 son las relaciones de agrupación en las dimensiones de altura y anchura respectivamente.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• pseudo_random: Cuando se establece en True, genera la secuencia de agrupación de forma pseudoaleatoria; de lo contrario, de forma aleatoria. Consulte el artículo de Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling, para conocer la diferencia entre pseudoaleatorio y aleatorio.
• superpuesto: Cuando se establece en Verdadero, significa que al agrupar, los valores en el límite de las celdas de agrupación adyacentes son utilizados por ambas celdas. Por ejemplo:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Si la secuencia de agrupación es [0, 2, 4], entonces el 16, en el índice 2, se utilizará dos veces. El resultado sería [41/3, 26/3] para la agrupación de promedio fraccional.

• Determinista: Cuando se establece en Verdadero, se utilizará una región de agrupación fija al iterar sobre un nodo FractionalAvgPool en el grafo de cálculo. Se utiliza principalmente en pruebas unitarias para que FractionalAvgPool sea determinista.
• Semilla: Si tanto la semilla como la semilla2 tienen un valor distinto de cero, el generador de números aleatorios se inicializa con la semilla proporcionada. De lo contrario, se inicializa con una semilla aleatoria.
• seed2: Una segunda semilla para evitar colisiones de semillas.

Devoluciones:

• Output : tensor de salida después del agrupamiento promedio fraccional.
• Output row_pooling_sequence: secuencia de agrupación de filas, necesaria para calcular el gradiente.
• Output col_pooling_sequence: secuencia de agrupación de columnas, necesaria para calcular el gradiente.

Atributos públicos

::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
)