tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool

Executa o agrupamento médio fracionário na entrada.

Resumo

O agrupamento médio fracionário é semelhante ao agrupamento máximo fracionário na etapa de geração da região de agrupamento. A única diferença é que depois que as regiões de pool são geradas, uma operação média é executada em vez de uma operação máxima em cada região de pool.

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• valor: 4-D com forma [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio: proporção de pooling para cada dimensão de value , atualmente suporta apenas dimensão de linha e coluna e deve ser> = 1,0. Por exemplo, uma proporção de agrupamento válida se parece com [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. O primeiro e o último elementos devem ser 1.0, pois não permitimos o agrupamento em dimensões de lote e canais. 1,44 e 1,73 são a proporção de pool nas dimensões de altura e largura, respectivamente.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• pseudo_random: quando definido como True, gera a sequência de pooling de forma pseudo-aleatória, caso contrário, de forma aleatória. Verifique o artigo Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling para a diferença entre pseudo-aleatório e aleatório.
• overlapping: quando definido como True, significa que, ao agrupar, os valores no limite das células de agrupamento adjacentes são usados ​​por ambas as células. Por exemplo:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Se a sequência de agrupamento for [0, 2, 4], então 16, no índice 2, será usado duas vezes. O resultado seria [41/3, 26/3] para o agrupamento médio fracionário.

• determinística: quando definido como True, uma região de pool fixa será usada ao iterar sobre um nó FractionalAvgPool no gráfico de computação. Usado principalmente em teste de unidade para tornar FractionalAvgPool determinístico.
• seed: Se seed ou seed2 forem definidos como diferentes de zero, o gerador de números aleatórios é propagado pelo seed fornecido. Caso contrário, é semeado por uma semente aleatória.
• seed2: Uma segunda semente para evitar a colisão de sementes.

Retorna:

• Output saída: tensor de saída após agrupamento médio fracionário.
• Output row_pool_sequence: sequência de pool de linhas, necessária para calcular o gradiente.
• Output col_pooling_sequence: sequência de agrupamento de colunas, necessária para calcular o 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
)