tensorflow:: ops:: FractionalMaxPool

入力に対して分数最大プーリングを実行します。

まとめ

分数最大プーリングは、通常の最大プーリングとは少し異なります。通常の最大プーリングでは、入力セットをN×N個の小さな部分集合（多くの場合2×2）に分割し、それぞれの最大値を取って、整数Nの係数で縮小します。分数最大プーリングは、「分数」という言葉からも想像できるように、全体の縮小率Nが整数である必要はありません。

プーリング領域のサイズはランダムに生成されますが、かなり均一です。例えば、高さ方向の寸法と、プール境界となる行のリストに対する制約を見てみましょう。

まず、以下を定義します。

1. input_row_length : the number of rows from the input set
2. output_row_length : which will be smaller than the input
3. alpha = input_row_length / output_row_length : our reduction ratio
4. K = floor(alpha)
5. row_pooling_sequence : this is the result list of pool boundary rows

そして、row_pooling_sequence は以下を満たす必要があります。

1. a[0] = 0 : 数列の最初の値は 0 です
2. a[end] = input_row_length : the last value of the sequence is the size
3. K <= (a[i+1] - a[i]) <= K+1 : all intervals are K or K+1 size
4. length(row_pooling_sequence) = output_row_length+1

For more details on fractional max pooling, see this paper: Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• value: 4-D with shape [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: valueの各次元のプーリング比率。現在、行と列の次元のみをサポートしており、1.0 以上である必要があります。たとえば、有効なプーリング比率は [1.0, 1.44, 1.73, 1.0] のようになります。バッチとチャネルの次元ではプーリングが許可されていないため、最初と最後の要素は 1.0 でなければなりません。1.44 と 1.73 は、それぞれ高さと幅の次元のプーリング比率です。

オプション属性（ Attrs参照）：

• pseudo_random: Trueに設定すると、プーリングシーケンスが擬似乱数的に生成されます。それ以外の場合は、ランダムに生成されます。擬似乱数とランダムの違いについては、Benjamin Grahamの論文「Fractional Max-Pooling」を参照してください。
• overlapping: When set to True, it means when pooling, the values at the boundary of adjacent pooling cells are used by both cells. For example:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

If the pooling sequence is [0, 2, 4], then 16, at index 2 will be used twice. The result would be [20, 16] for fractional max pooling.

• deterministic: Trueに設定すると、計算グラフ内のFractionalMaxPoolノードを反復処理する際に、固定のプーリング領域が使用されます。主に単体テストでFractionalMaxPoolを決定論的にするために使用されます。
• seed: seedまたはseed2のいずれかがゼロ以外の値に設定されている場合、乱数生成器は指定されたシード値で初期化されます。それ以外の場合は、ランダムなシード値で初期化されます。
• seed2: シードの衝突を避けるための2つ目のシード。

返品:

• Output output: output tensor after fractional max pooling.
• Output row_pooling_sequence: row pooling sequence, needed to calculate gradient.
• Output col_pooling_sequence: column pooling sequence, needed to calculate gradient.

公開属性

::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
)