tensor akışı:: işlem:: KesirliOrtalamaHavuz

Girişte kesirli ortalama havuzlama gerçekleştirir.

Özet

Kesirli ortalama havuzlama, havuzlama bölgesi oluşturma adımındaki Kesirli maksimum havuzlamaya benzer. Tek fark, havuzlama bölgeleri oluşturulduktan sonra her havuzlama bölgesinde maksimum işlemi yerine ortalama işlemi yapılmasıdır.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• değer: şekilli 4-D [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: value öğesinin her boyutu için havuzlama oranı, şu anda yalnızca satır ve sütun boyutunu desteklemektedir ve >= 1,0 olmalıdır. Örneğin, geçerli bir havuzlama oranı [1,0, 1,44, 1,73, 1,0] gibi görünür. Toplu iş ve kanal boyutlarında havuzlamaya izin vermediğimiz için ilk ve son öğelerin 1,0 olması gerekir. 1,44 ve 1,73 sırasıyla yükseklik ve genişlik boyutlarının havuzlanma oranıdır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• pseudo_random: True olarak ayarlandığında, havuzlama sırasını sözde rastgele bir biçimde, aksi takdirde rastgele bir biçimde oluşturur. Sahte rastgele ve rastgele arasındaki fark için Benjamin Graham, Kesirli Maksimum Havuzlama makalesini kontrol edin.
• örtüşen: Doğru olarak ayarlandığında, havuzlama sırasında 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 sırası [0, 2, 4] ise, indeks 2'deki 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 kullanılacaktır. Temel olarak FractionalAvgPool'u deterministik hale getirmek için birim testinde kullanılır.
• tohum: Tohum veya tohum2'den biri sıfırdan farklı olarak ayarlanırsa, rastgele sayı üreteci verilen tohum tarafından tohumlanır. Aksi takdirde rastgele bir tohumla tohumlanır.
• tohum2: Tohum çarpışmasını önlemek için ikinci bir tohum.

İadeler:

• Output çıkışı: kesirli ortalama havuzlama sonrasında çıkış tensörü.
• Output row_pooling_sequence: satır havuzlama sırası, degradeyi hesaplamak için gerekli.
• Output col_pooling_sequence: sütun havuzlama sırası, degradeyi hesaplamak için gerekli.

Genel özellikler

::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
)