เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: FractionalAvgPool

ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ยเศษส่วนกับอินพุต

สรุป

การรวมเศษส่วนเฉลี่ยจะคล้ายกับการรวมเศษส่วนสูงสุดในขั้นตอนการสร้างขอบเขตการรวม ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือหลังจากสร้างขอบเขตการรวมกลุ่มแล้ว การดำเนินการเฉลี่ยจะถูกดำเนินการแทนการดำเนินการสูงสุดในแต่ละขอบเขตการรวมกลุ่ม

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• ค่า: 4-D พร้อมรูปทรง [batch, height, width, channels]
• Pooling_ratio: อัตราส่วนการรวมสำหรับแต่ละมิติของ value ปัจจุบันรองรับเฉพาะมิติแถวและคอลัมน์เท่านั้น และควรเป็น >= 1.0 ตัวอย่างเช่น อัตราส่วนการรวมที่ถูกต้องจะมีลักษณะดังนี้ [1.0, 1.44, 1.73, 1.0] องค์ประกอบแรกและสุดท้ายต้องเป็น 1.0 เนื่องจากเราไม่อนุญาตให้รวมกลุ่มในมิติชุดงานและช่องทาง 1.44 และ 1.73 เป็นอัตราส่วนรวมของมิติความสูงและความกว้างตามลำดับ

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):

• pseudo_random: เมื่อตั้งค่าเป็น True จะสร้างลำดับการรวมกลุ่มในรูปแบบสุ่มเทียม หรือมิฉะนั้น จะสร้างลำดับการรวมกลุ่ม ตรวจสอบกระดาษ Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling เพื่อดูความแตกต่างระหว่างการสุ่มเทียมและการสุ่ม
• การทับซ้อนกัน: เมื่อตั้งค่าเป็น True หมายความว่าเมื่อรวมกลุ่ม ทั้งสองเซลล์จะใช้ค่าที่ขอบเขตของเซลล์ที่รวมกลุ่มที่อยู่ติดกัน ตัวอย่างเช่น:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

หากลำดับการรวมกลุ่มเป็น [0, 2, 4] ดังนั้น 16 ที่ดัชนี 2 จะถูกนำมาใช้สองครั้ง ผลลัพธ์จะเป็น [41/3, 26/3] สำหรับการรวมเศษส่วนเฉลี่ย

• กำหนดขึ้น: เมื่อตั้งค่าเป็น True ขอบเขตการรวมคงที่จะถูกใช้เมื่อวนซ้ำโหนด FractionalAvgPool ในกราฟการคำนวณ ส่วนใหญ่ใช้ในการทดสอบหน่วยเพื่อกำหนด FractionalAvgPool
• เมล็ด: หากเมล็ดใดเมล็ดหนึ่งหรือเมล็ด 2 ถูกตั้งค่าไม่เป็นศูนย์ เครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่มจะถูกเพาะโดยเมล็ดที่กำหนด มิฉะนั้นจะถูกเพาะโดยเมล็ดแบบสุ่ม
• seed2: เมล็ดที่สองเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกันของเมล็ด

ผลตอบแทน:

• เอาท์พุต Output : เทนเซอร์เอาท์พุตหลังการรวมเศษส่วนเฉลี่ย
• Output row_pooling_sequence: ลำดับการรวมแถว จำเป็นสำหรับการคำนวณการไล่ระดับสี
• Output col_pooling_sequence: ลำดับการรวมคอลัมน์ จำเป็นสำหรับการคำนวณการไล่ระดับสี

คุณลักษณะสาธารณะ

::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
)