LPPool1d

class torch.nn.LPPool1d(norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False) [source]

Применяет 1D усреднение по степени к входному сигналу, состоящему из нескольких входных плоскостей.

На каждом окне вычисляется функция:

$$f(X) = \sqrt[p]{\sum_{x \in X} x^{p}}$$

• При p = $\infty$ получается максимум пулинга
• При p = 1 получается суммарный пулинг (который пропорционален усредненному пулингу)

Примечание

Если сумма в степени p равна нулю, градиент этой функции не определен. В этом случае эта реализация установит градиент в ноль.

Параметры:

• kernel_size (Union[int, Tuple[int]]) – одно целое число, размер окна
• stride (Union[int, Tuple[int]]) – одно целое число, шаг окна. Значение по умолчанию kernel_size
• ceil_mode (bool) – если True, используется ceil вместо floor для вычисления формы выходных данных

Форма:

• Вход: $(N, C, L_{in})$ или $(C, L_{in})$.

• Выход: $(N, C, L_{out})$ или $(C, L_{out})$, где

  $$L_{out} = \left\lfloor\frac{L_{in} - \text{kernel\_size}}{\text{stride}} + 1\right\rfloor$$

Примеры::

>>> # power-2 pool of window of length 3, with stride 2.
>>> m = nn.LPPool1d(2, 3, stride=2)
>>> input = torch.randn(20, 16, 50)
>>> output = m(input)