tensorflow::ops::FractionalAvgPool

Esegue un'operazione di pooling frazionario sulla media dei dati di input.

Riepilogo

Il pooling frazionario medio è simile al pooling frazionario massimo nella fase di generazione delle regioni di pooling. L'unica differenza è che, dopo la generazione delle regioni di pooling, viene eseguita un'operazione di media anziché un'operazione di massimo in ciascuna regione di pooling.

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• valore: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: Rapporto di pooling per ciascuna dimensione del value , attualmente supporta solo le dimensioni riga e colonna e deve essere >= 1.0. Ad esempio, un rapporto di pooling valido è simile a [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. Il primo e l'ultimo elemento devono essere 1.0 perché non consentiamo il pooling sulle dimensioni batch e canali. 1.44 e 1.73 sono rispettivamente i rapporti di pooling sulle dimensioni altezza e larghezza.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• pseudo_random: Se impostato su True, genera la sequenza di pooling in modo pseudocasuale, altrimenti in modo casuale. Consultare l'articolo di Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling, per la differenza tra pseudocasuale e casuale.
• Sovrapposizione: se impostato su True, significa che durante il pooling i valori al confine delle celle di pooling adiacenti vengono utilizzati da entrambe le celle. Ad esempio:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Se la sequenza di pooling è [0, 2, 4], allora 16, all'indice 2, verrà utilizzato due volte. Il risultato sarebbe [41/3, 26/3] per il pooling a media frazionaria.

• deterministico: se impostato su True, verrà utilizzata una regione di pooling fissa durante l'iterazione su un nodo FractionalAvgPool nel grafo di calcolo. Utilizzato principalmente nei test unitari per rendere FractionalAvgPool deterministico.
• seed: Se seed o seed2 sono impostati su un valore diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene inizializzato con il seed specificato. Altrimenti, viene inizializzato con un seed casuale.
• seed2: Un secondo seme per evitare collisioni tra i semi.

Resi:

• Output output: tensore di output dopo pooling medio frazionario.
• Sequenza di row pooling Output : sequenza di row pooling, necessaria per calcolare il gradiente.
• Output col_pooling_sequence: sequenza di pooling delle colonne, necessaria per calcolare il gradiente.

attributi pubblici

::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
)