テンソルフロー::作戦::小数平均プール

入力に対して部分平均プーリングを実行します。

まとめ

フラクショナル平均プーリングは、プーリング領域生成ステップにおけるフラクショナル最大プーリングに似ています。唯一の違いは、プーリング領域が生成された後、各プーリング領域で最大演算の代わりに平均演算が実行されることです。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 値: 形状[batch, height, width, channels]の 4-D。
• pooling_ratio: valueの各次元のプーリング比率。現在は行次元と列次元のみをサポートしており、1.0 以上である必要があります。たとえば、有効なプーリング率は [1.0, 1.44, 1.73, 1.0] のようになります。バッチおよびチャネル ディメンションでのプーリングが許可されていないため、最初と最後の要素は 1.0 である必要があります。 1.44 と 1.73 は、それぞれ高さと幅の寸法のプーリング率です。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• pseudo_random: True に設定すると、擬似ランダム方式でプーリング シーケンスが生成され、それ以外の場合はランダム方式でプーリング シーケンスが生成されます。擬似ランダムとランダムの違いについては、Benjamin Graham、Fractional Max-Pooling の論文を確認してください。
• 重複: True に設定すると、プーリング時に、隣接するプーリング セルの境界にある値が両方のセルで使用されることを意味します。例えば：

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

プーリング シーケンスが [0, 2, 4] の場合、インデックス 2 の 16 が 2 回使用されます。部分平均プーリングの場合、結果は [41/3, 26/3] になります。

• deterministic: True に設定すると、計算グラフ内のFractionalAvgPoolノードを反復するときに固定プーリング領域が使用されます。主に単体テストでFractionalAvgPoolを決定的にするために使用されます。
• シード: シードまたはシード 2 のいずれかが 0 以外に設定されている場合、乱数ジェネレーターには指定されたシードがシードされます。それ以外の場合は、ランダム シードによってシードされます。
• seed2: シードの衝突を避けるための 2 番目のシード。

戻り値:

• Output出力: 部分平均プーリング後の出力テンソル。
• Output row_pooling_sequence: 勾配の計算に必要な行プーリング シーケンス。
• Output col_pooling_sequence: 勾配の計算に必要な列プーリング シーケンス。

パブリック属性

::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
)