Melakukan pengumpulan maksimal pecahan pada input.
Penggabungan maksimal pecahan sedikit berbeda dari penggabungan maksimal biasa. Dalam pengumpulan maksimal reguler, Anda memperkecil ukuran kumpulan masukan dengan mengambil nilai maksimum dari subbagian N x N yang lebih kecil dari kumpulan tersebut (sering kali 2x2), dan mencoba mengurangi kumpulan tersebut dengan faktor N, di mana N adalah bilangan bulat. Penggabungan maksimal pecahan, seperti yang Anda harapkan dari kata "fraksional", berarti rasio reduksi keseluruhan N tidak harus berupa bilangan bulat.
Ukuran wilayah pengumpulan dihasilkan secara acak namun cukup seragam. Sebagai contoh, mari kita lihat dimensi tinggi, dan batasan pada daftar baris yang akan menjadi batas kumpulan.
Pertama kita mendefinisikan hal berikut:
1. input_row_length : jumlah baris dari set input 2. output_row_length : yang lebih kecil dari input 3. alpha = input_row_length / output_row_length : rasio reduksi kita 4. K = floor(alpha) 5. row_pooling_sequence : ini hasilnya daftar baris batas kolam
Kemudian, row_pooling_sequence harus memenuhi:
1. a[0] = 0 : nilai pertama barisan adalah 0 2. a[end] = input_row_length : nilai terakhir barisan adalah ukuran 3. K <= (a[i+1] - a[ i]) <= K+1 : semua interval berukuran K atau K+1 4. length(row_pooling_sequence) = output_row_length+1
Untuk rincian lebih lanjut tentang pengumpulan maks fraksional, lihat makalah ini: [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071)
Kelas Bersarang
kelas | FractionalMaxPool.Options | Atribut opsional untuk FractionalMaxPool |
Konstanta
Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
Keluaran < TInt64 > | colPoolingSequence () urutan pengumpulan kolom, diperlukan untuk menghitung gradien. |
statis <T memperluas TNumber > FractionalMaxPool <T> | |
FractionalMaxPool.Options statis | deterministik (Deterministik Boolean) |
Keluaran <T> | keluaran () tensor keluaran setelah penggabungan maks pecahan. |
FractionalMaxPool.Options statis | tumpang tindih (Boolean tumpang tindih) |
FractionalMaxPool.Options statis | pseudoRandom (Boolean pseudoRandom) |
Keluaran < TInt64 > | barisPoolingSequence () urutan pengumpulan baris, diperlukan untuk menghitung gradien. |
FractionalMaxPool.Options statis | benih (biji panjang) |
FractionalMaxPool.Options statis | seed2 (Benih panjang2) |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
Keluaran publik < TInt64 > colPoolingSequence ()
urutan pengumpulan kolom, diperlukan untuk menghitung gradien.
public static FractionalMaxPool <T> buat ( Lingkup cakupan , nilai Operan <T>, Daftar<Float> poolingRatio, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi FractionalMaxPool baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
nilai | 4-D dengan bentuk `[batch, tinggi, lebar, saluran]`. |
Rasio penyatuan | Rasio pengumpulan untuk setiap dimensi `nilai`, saat ini hanya mendukung dimensi baris dan kolom dan harus >= 1,0. Misalnya, rasio penggabungan yang valid terlihat seperti [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. Elemen pertama dan terakhir harus 1.0 karena kami tidak mengizinkan penggabungan dimensi batch dan saluran. 1,44 dan 1,73 masing-masing merupakan rasio gabungan pada dimensi tinggi dan lebar. |
pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru dari FractionalMaxPool
FractionalMaxPool.Options deterministik publik statis (deterministik Boolean)
Parameter
deterministik | Jika diatur ke True, wilayah pengumpulan tetap akan digunakan saat melakukan iterasi pada node FractionalMaxPool dalam grafik komputasi. Terutama digunakan dalam pengujian unit untuk membuat FractionalMaxPool bersifat deterministik. |
---|
FractionalMaxPool.Options statis publik yang tumpang tindih (Boolean tumpang tindih)
Parameter
tumpang tindih | Jika disetel ke True, artinya saat menggabungkan, nilai pada batas sel gabungan yang berdekatan digunakan oleh kedua sel. Misalnya: `indeks 0 1 2 3 4` `nilai 20 5 16 3 7` Jika urutan pengumpulannya adalah [0, 2, 4], maka 16, pada indeks 2 akan digunakan dua kali. Hasilnya adalah [20, 16] untuk pengumpulan maksimal pecahan. |
---|
FractionalMaxPool.Options statis publik pseudoRandom (Boolean pseudoRandom)
Parameter
pseudoAcak | Jika diatur ke True, menghasilkan urutan pengumpulan secara acak semu, jika tidak, secara acak. Periksa kertas [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071) untuk mengetahui perbedaan antara pseudorandom dan acak. |
---|
Keluaran publik < TInt64 > rowPoolingSequence ()
urutan pengumpulan baris, diperlukan untuk menghitung gradien.
benih FractionalMaxPool.Options statis publik (Benih panjang)
Parameter
benih | Jika salah satu seed atau seed2 disetel bukan nol, pembuat nomor acak akan diunggulkan oleh seed yang diberikan. Jika tidak, ia akan diunggulkan dengan benih acak. |
---|
FractionalMaxPool.Options seed2 statis publik (Benih panjang2)
Parameter
benih2 | Benih kedua untuk menghindari benturan benih. |
---|