tensorflow :: ops :: KesirliAvgHavuzu

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.

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
)