입력에 대해 분수 최대 풀링을 수행합니다.
부분 최대 풀링은 일반 최대 풀링과 약간 다릅니다. 일반 최대 풀링에서는 세트의 더 작은 N x N 하위 섹션(종종 2x2)의 최대값을 취하여 입력 세트의 크기를 줄이고 N배(여기서 N은 정수)만큼 세트를 줄이려고 합니다. "분수"라는 단어에서 예상할 수 있듯이 분수 최대 풀링은 전체 감소 비율 N이 정수일 필요가 없음을 의미합니다.
풀링 영역의 크기는 무작위로 생성되지만 상당히 균일합니다. 예를 들어 높이 차원과 풀 경계가 될 행 목록에 대한 제약 조건을 살펴보겠습니다.
먼저 다음을 정의합니다.
1. input_row_length : 입력 세트의 행 수 2. output_row_length : 입력보다 작아집니다. 3. alpha = input_row_length / output_row_length : 축소 비율 4. K = Floor(alpha) 5. row_pooling_sequence : 이것이 결과입니다. 풀 경계 행 목록
그런 다음 row_pooling_sequence는 다음을 충족해야 합니다.
1. a[0] = 0 : 시퀀스의 첫 번째 값은 0입니다. 2. a[end] = input_row_length : 시퀀스의 마지막 값은 크기 3입니다. K <= (a[i+1] - a[ i]) <= K+1 : 모든 간격은 K 또는 K+1 크기입니다. 4. length(row_pooling_sequence) = output_row_length+1
분수 최대 풀링에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요. [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071)
중첩 클래스
| 수업 | FractionalMaxPool.Options | FractionalMaxPool 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <TInt64> | colPoolingSequence () 기울기를 계산하는 데 필요한 열 풀링 시퀀스입니다. |
| static <T는 TNumber를 확장합니다. > FractionalMaxPool <T> | |
| 정적 FractionalMaxPool.Options | 결정론적 (부울 결정론적) |
| 출력 <T> | 출력 () 분수 최대 풀링 후 출력 텐서. |
| 정적 FractionalMaxPool.Options | 중첩 (부울 중첩) |
| 정적 FractionalMaxPool.Options | pseudoRandom (부울 pseudoRandom) |
| 출력 <TInt64> | rowPoolingSequence () 행 풀링 시퀀스는 기울기를 계산하는 데 필요합니다. |
| 정적 FractionalMaxPool.Options | 종자 (긴 종자) |
| 정적 FractionalMaxPool.Options | 시드2 (긴 시드2) |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
공개 방법
공개 정적 FractionalMaxPool <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 값, List<Float> poolingRatio, 옵션... 옵션)
새로운 FractionalMaxPool 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 값 | '[배치, 높이, 너비, 채널]' 모양의 4D. |
| 풀링 비율 | '값'의 각 차원에 대한 풀링 비율은 현재 행 및 열 차원만 지원하며 1.0보다 커야 합니다. 예를 들어 유효한 풀링 비율은 [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]과 같습니다. 배치 및 채널 차원에서 풀링을 허용하지 않으므로 첫 번째 요소와 마지막 요소는 1.0이어야 합니다. 1.44와 1.73은 각각 높이와 너비 차원의 풀링 비율입니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- FractionalMaxPool의 새 인스턴스
공개 정적 FractionalMaxPool.Options 결정적 (부울 결정적)
매개변수
| 결정론적인 | True로 설정하면 계산 그래프에서 FractionalMaxPool 노드를 반복할 때 고정 풀링 영역이 사용됩니다. FractionalMaxPool을 결정적으로 만들기 위해 단위 테스트에 주로 사용됩니다. |
|---|
public static FractionalMaxPool.Options 겹침 (부울 겹침)
매개변수
| 겹치는 | True로 설정하면 풀링할 때 인접한 풀링 셀 경계의 값이 두 셀 모두에서 사용된다는 의미입니다. 예를 들어: '인덱스 0 1 2 3 4' '값 20 5 16 3 7' 풀링 시퀀스가 [0, 2, 4]이면 인덱스 2의 16이 두 번 사용됩니다. 분수 최대 풀링의 경우 결과는 [20, 16]입니다. |
|---|
공개 정적 FractionalMaxPool.Options pseudoRandom (부울 pseudoRandom)
매개변수
| 의사랜덤 | True로 설정하면 의사 무작위 방식으로 풀링 시퀀스를 생성하고, 그렇지 않으면 무작위 방식으로 생성합니다. 의사 난수와 무작위의 차이에 대해서는 논문 [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071)을 확인하세요. |
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공개 정적 FractionalMaxPool.Options 시드 (긴 시드)
매개변수
| 씨앗 | Seed 또는 Seed2가 0이 아닌 값으로 설정된 경우 난수 생성기는 지정된 시드에 의해 시드됩니다. 그렇지 않으면 무작위 시드에 의해 시드됩니다. |
|---|