تدفق التوتر:: العمليات:: FractionalAvgPool

ينفذ تجميع متوسط ​​كسري على المدخلات.

ملخص

يشبه التجميع الجزئي المتوسط ​​التجميع الجزئي الأقصى في خطوة إنشاء منطقة التجميع. والفرق الوحيد هو أنه بعد إنشاء مناطق التجميع، يتم تنفيذ عملية متوسطة بدلاً من عملية الحد الأقصى في كل منطقة تجميع.

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• القيمة: 4-D بالشكل [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: نسبة التجميع لكل بُعد من أبعاد value ، تدعم حاليًا فقط بُعد الصف والعمود ويجب أن تكون >= 1.0. على سبيل المثال، تبدو نسبة التجميع الصالحة كما يلي [1.0، 1.44، 1.73، 1.0]. يجب أن يكون العنصر الأول والأخير 1.0 لأننا لا نسمح بالتجميع على أبعاد الدُفعات والقنوات. 1.44 و 1.73 هي نسبة التجميع على أبعاد الارتفاع والعرض على التوالي.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• pseudo_random: عند التعيين على True، يتم إنشاء تسلسل التجميع بطريقة عشوائية زائفة، وإلا بطريقة عشوائية. تحقق من ورقة Benjamin Graham، Fractional Max-Pooling لمعرفة الفرق بين العشوائية الزائفة والعشوائية.
• تداخل: عند التعيين على True، فهذا يعني أنه عند التجميع، يتم استخدام القيم الموجودة على حدود خلايا التجميع المجاورة بواسطة كلا الخليتين. على سبيل المثال:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

إذا كان تسلسل التجميع هو [0، 2، 4]، فسيتم استخدام 16 في الفهرس 2 مرتين. ستكون النتيجة [41/3، 26/3] للتجميع المتوسط ​​الجزئي.

• حتمية: عند التعيين على True، سيتم استخدام منطقة تجميع ثابتة عند التكرار عبر عقدة FractionalAvgPool في الرسم البياني الحسابي. يستخدم بشكل أساسي في اختبار الوحدة لجعل FractionalAvgPool حتمية.
• البذرة: إذا تم ضبط البذرة أو البذرة 2 على قيمة غير صفرية، فسيتم بذرة مولد الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المعطاة. خلاف ذلك، يتم زرعها بواسطة بذرة عشوائية.
• بذرة 2: بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور.

العوائد:

• إخراج Output : موتر الإخراج بعد تجميع متوسط ​​كسور.
• Row_pooling_sequence Output : تسلسل تجميع الصفوف، مطلوب لحساب التدرج.
• Output col_pooling_sequence: تسلسل تجميع الأعمدة، مطلوب لحساب التدرج.

الصفات العامة

::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
)