tensorflow :: operaciones :: FractionalAvgPool

Realiza un agrupamiento de promedios fraccionarios en la entrada.

Resumen

La agrupación promedio fraccional es similar a la agrupación máxima fraccionada en el paso de generación de la región de agrupación. La única diferencia es que después de que se generan las regiones de agrupación, se realiza una operación media en lugar de una operación máxima en cada región de agrupación.

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• valor: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: Relación de agrupación para cada dimensión de value , actualmente solo admite la dimensión de fila y columna y debe ser> = 1.0. Por ejemplo, una proporción de agrupación válida se parece a [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. El primer y último elemento deben ser 1.0 porque no permitimos la agrupación en las dimensiones de lote y canales. 1,44 y 1,73 son la relación de agrupación en las dimensiones de altura y anchura, respectivamente.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• pseudo_random: cuando se establece en True, genera la secuencia de agrupación de forma pseudoaleatoria; de lo contrario, de forma aleatoria. Consulte el papel de Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling para ver la diferencia entre pseudoaleatorio y aleatorio.
• superposición: cuando se establece en Verdadero, significa que cuando se agrupan, ambas celdas utilizan los valores en el límite de las celdas de agrupación adyacentes. Por ejemplo:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Si la secuencia de agrupación es [0, 2, 4], se utilizará dos veces 16 en el índice 2. El resultado sería [41/3, 26/3] para la agrupación media fraccionada.

• determinista: cuando se establece en True, se utilizará una región de agrupación fija al iterar sobre un nodo FractionalAvgPool en el gráfico de cálculo. Se utiliza principalmente en pruebas unitarias para hacer que FractionalAvgPool sea determinista.
• semilla: si semilla o semilla2 se establecen en un valor distinto de cero, el generador de números aleatorios se sembró con la semilla dada. De lo contrario, es sembrado por una semilla aleatoria.
• seed2: Una segunda semilla para evitar la colisión de semillas.

Devoluciones:

• Output salida: tensor de salida después de la agrupación de promedios fraccionarios.
• Output row_pooling_sequence: secuencia de agrupación de filas, necesaria para calcular el gradiente.
• Output col_pooling_sequence: secuencia de agrupación de columnas, necesaria para calcular el gradiente.

Atributos públicos

::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
)