tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool

#include <nn_ops.h>

يقوم بتجميع المتوسط ​​الجزئي على المدخلات.

ملخص

تتشابه عملية التجميع الجزئي المتوسط ​​مع عملية التجميع الجزئي الأقصى في خطوة توليد مناطق التجميع. والفرق الوحيد هو أنه بعد توليد مناطق التجميع، يتم إجراء عملية حساب المتوسط ​​بدلاً من عملية حساب القيمة القصوى في كل منطقة تجميع.

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • القيمة: رباعية الأبعاد مع شكل [batch, height, width, channels] .
  • نسبة التجميع: نسبة التجميع لكل بُعد من value ، وهي تدعم حاليًا بُعدي الصف والعمود فقط، ويجب أن تكون أكبر من أو تساوي 1.0. على سبيل المثال، تبدو نسبة التجميع الصحيحة كالتالي: [1.0، 1.44، 1.73، 1.0]. يجب أن يكون العنصران الأول والأخير 1.0 لأننا لا نسمح بالتجميع على بُعدي الدُفعات والقنوات. أما 1.44 و1.73 فهما نسبة التجميع على بُعدي الارتفاع والعرض على التوالي.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • pseudo_random: عند ضبطه على "صحيح"، يُولّد تسلسل التجميع بطريقة شبه عشوائية، وإلا فإنه يُولّده بطريقة عشوائية. راجع ورقة بحثية بعنوان "التجميع الأقصى الجزئي" لبنيامين غراهام لمعرفة الفرق بين العشوائية شبه العشوائية والعشوائية.
  • التداخل: عند ضبطه على "صحيح"، فهذا يعني أنه عند تجميع البيانات، تُستخدم القيم الموجودة على حدود خلايا التجميع المتجاورة من قِبل كلتا الخليتين. على سبيل المثال:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

إذا كانت متتالية التجميع هي [0، 2، 4]، فسيتم استخدام الرقم 16، الموجود في الفهرس 2، مرتين. وستكون النتيجة [41/3، 26/3] لتجميع المتوسط ​​الجزئي.

  • حتمية: عند ضبطها على "صحيح"، سيتم استخدام منطقة تجميع ثابتة عند التكرار على عقدة FractionalAvgPool في الرسم البياني للحساب. تُستخدم بشكل أساسي في اختبارات الوحدة لجعل FractionalAvgPool حتمية.
  • البذرة: إذا تم ضبط قيمة البذرة أو البذرة الثانية على قيمة غير صفرية، فسيتم تهيئة مولد الأرقام العشوائية باستخدام البذرة المعطاة. وإلا، فسيتم تهيئته باستخدام بذرة عشوائية.
  • seed2: بذرة ثانية لتجنب تصادم البذور.

المرتجعات:

  • الناتج Output : موتر الناتج بعد التجميع الجزئي المتوسط.
  • Output row_pooling_sequence: تسلسل تجميع الصفوف، وهو مطلوب لحساب التدرج.
  • Output col_pooling_sequence: تسلسل تجميع الأعمدة، وهو مطلوب لحساب التدرج.

البناة والمدمرون

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)

السمات العامة

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

الدوال الثابتة العامة

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

الهياكل

tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool:: Attrs

مُعدِّلات السمات الاختيارية لـ FractionalAvgPool .

السمات العامة

تسلسل تجميع الأعمدة 

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

عملية 

Operation operation

المخرجات 

::tensorflow::Output output

تسلسل تجميع الصفوف 

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

الوظائف العامة

FractionalAvpool 

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

FractionalAvpool 

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

الدوال الثابتة العامة

حتمية 

Attrs Deterministic(
  bool x
)

تداخل 

Attrs Overlapping(
  bool x
)

شبه عشوائي 

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

بذرة 

Attrs Seed(
  int64 x
)

البذرة 2 

Attrs Seed2(
  int64 x
)