tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool

入力に対して分数平均プーリングを実行します。

まとめ

分数平均プーリングは、プーリング領域生成ステップにおいて分数最大プーリングと類似しています。唯一の違いは、プーリング領域が生成された後、各プーリング領域で最大演算ではなく平均演算が実行される点です。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 値: 形状[batch, height, width, channels]の 4 次元。
• 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。
• 重複: True に設定すると、プーリング時に、隣接するプーリングセルの境界にある値が両方のセルで使用されます。例:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

プーリングシーケンスが[0, 2, 4]の場合、インデックス2の16は2回使用されます。分数平均プーリングの結果は[41/3, 26/3]となります。

• deterministic: Trueに設定すると、計算グラフ内のFractionalAvgPool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FractionalAvgPool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 : 分数平均プーリング後の出力テンソル。
• Output row_pooling_sequence: 勾配の計算に必要な行プーリングシーケンス。
• Output col_pooling_sequence: 勾配の計算に必要な列プーリングシーケンス。

公開属性

::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
)