tensorflow::ops::FractionalAvgPool

#include <nn_ops.h>

Giriş verileri üzerinde kesirli ortalama havuzlama işlemi gerçekleştirir.

Özet

Kesirli ortalama havuzlama, havuzlama bölgesi oluşturma adımında Kesirli maksimum havuzlamaya benzer. Tek fark, havuzlama bölgeleri oluşturulduktan sonra, her havuzlama bölgesinde maksimum işlem yerine ortalama işlemi yapılmasıdır.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • Değer: [batch, height, width, channels] şeklinde 4 boyutlu.
  • pooling_ratio: value her boyutu için havuzlama oranı, şu anda yalnızca satır ve sütun boyutlarını destekler ve 1.0'dan büyük veya eşit olmalıdır. Örneğin, geçerli bir havuzlama oranı [1.0, 1.44, 1.73, 1.0] gibi görünür. İlk ve son elemanlar 1.0 olmalıdır çünkü toplu işlem ve kanal boyutlarında havuzlamaya izin vermiyoruz. 1.44 ve 1.73 sırasıyla yükseklik ve genişlik boyutlarındaki havuzlama oranlarıdır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • pseudo_random: True olarak ayarlandığında, havuzlama dizisini sözde rastgele bir şekilde oluşturur, aksi takdirde rastgele bir şekilde oluşturur. Sözde rastgele ve rastgele arasındaki fark için Benjamin Graham'ın "Fractional Max-Pooling" makalesine bakın.
  • Çakışma: True olarak ayarlandığında, havuzlama sırasında bitişik havuzlama hücrelerinin sınırındaki değerlerin her iki hücre tarafından da kullanılacağı anlamına gelir. Örneğin:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Eğer birleştirme sırası [0, 2, 4] ise, 2. indeksteki 16 sayısı iki kez kullanılacaktır. Kesirli ortalama birleştirme için sonuç [41/3, 26/3] olacaktır.

  • Belirleyici: True olarak ayarlandığında, hesaplama grafiğindeki bir FractionalAvgPool düğümü üzerinde yineleme yapılırken sabit bir havuzlama bölgesi kullanılacaktır. Esas olarak birim testlerinde FractionalAvgPool'u belirleyici hale getirmek için kullanılır.
  • seed: Eğer seed veya seed2 sıfırdan farklı bir değere ayarlanırsa, rastgele sayı üreteci verilen seed değeriyle başlatılır. Aksi takdirde, rastgele bir seed değeriyle başlatılır.
  • seed2: Tohum çakışmasını önlemek için ikinci bir tohum.

İadeler:

  • Output : Kesirli ortalama havuzlama işleminden sonraki çıktı tensörü.
  • Output row_pooling_sequence: Gradyanı hesaplamak için gerekli olan satır birleştirme dizisi.
  • Output col_pooling_sequence: Gradyanı hesaplamak için gerekli olan sütun birleştirme dizisi.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

col_pooling_sequence
operation
output
row_pooling_sequence

Herkese açık statik fonksiyonlar

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

Yapılar

tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs

FractionalAvgPool için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

sütun_havuzlama_dizisi

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::Output output

satır_havuzlama_sıralaması

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

Kamusal işlevler

KesirliOrtalamaHavuz

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

KesirliOrtalamaHavuz

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

Herkese açık statik fonksiyonlar

Deterministik

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Örtüşen

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Sözde Rastgele

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Tohum

Attrs Seed(
  int64 x
)

Tohum2

Attrs Seed2(
  int64 x
)