tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool

Wykonuje uśrednianie ułamkowe na podstawie danych wejściowych.

Streszczenie

Grupowanie ułamkowej średniej jest podobne do grupowania ułamkowej maksymalnej wartości na etapie generowania obszaru grupowania. Jedyną różnicą jest to, że po wygenerowaniu obszarów grupowania, w każdym obszarze grupowania wykonywana jest operacja uśredniania zamiast operacji maksymalnej.

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• wartość: 4-D z kształtem [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: Współczynnik poolingu dla każdego wymiaru value , obecnie obsługuje tylko wymiar wiersza i kolumny i powinien być ≥ 1,0. Na przykład, prawidłowy współczynnik poolingu wygląda następująco: [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. Pierwszy i ostatni element muszą mieć wartość 1,0, ponieważ nie zezwalamy na pooling w wymiarach wsadowych i kanałowych. 1,44 i 1,73 to współczynnik poolingu odpowiednio dla wymiarów wysokości i szerokości.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• pseudo_random: Po ustawieniu na True, sekwencja puli jest generowana w sposób pseudolosowy, w przeciwnym razie w sposób losowy. Sprawdź artykuł Benjamina Grahama, Fractional Max-Pooling, aby poznać różnicę między pseudolosowością a losowością.
• Nakładanie: Ustawienie na „Prawda” oznacza, że ​​podczas łączenia wartości na granicy sąsiednich komórek łączenia są używane przez obie komórki. Na przykład:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Jeśli sekwencja łączenia to [0, 2, 4], wówczas 16 o indeksie 2 zostanie użyte dwukrotnie. Wynik dla łączenia ułamkowego wynosiłby [41/3, 26/3].

• deterministyczny: Po ustawieniu na wartość „Prawda” (True), podczas iteracji po węźle FractionalAvgPool na grafie obliczeniowym używany będzie stały obszar puli. Używane głównie w testach jednostkowych, aby uczynić FractionalAvgPool deterministycznym.
• seed: Jeśli albo seed, albo seed2 są ustawione na wartość różną od zera, generator liczb losowych jest zasiewany na podstawie podanego seeda. W przeciwnym razie jest zasiewany na podstawie ziarna losowego.
• seed2: Drugie nasiono zapobiegające kolizji z nasionami.

Zwroty:

• Output : tensor wyjściowy po uśrednieniu ułamkowym.
• Output row_pooling_sequence: sekwencja łączenia wierszy potrzebna do obliczenia gradientu.
• Output col_pooling_sequence: sekwencja łączenia kolumn potrzebna do obliczenia gradientu.

Atrybuty publiczne

::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
)