torch.nn.functional.fractional_max_pool2d

torch.nn.functional.fractional_max_pool2d(input, kernel_size, output_size=None, output_ratio=None, return_indices=False, _random_samples=None)

Применяет 2D фракциональную максимульную пулинговую операцию к входному сигналу, состоящему из нескольких входных каналов.

Фракционная максимульная пулинговая операция подробно описана в статье Fractional MaxPooling Бena Грехема.

Операция максимума применяется к областям размером $kH \times kW$ с помощью стохастического шага, определяемого целевым размером выходных данных. Количество выходных каналов равно количеству входных каналов.

Параметры

• kernel_size – размер окна для поиска максимума. Может быть одним числом $k$ (для квадратного ядра размера $k \times k$) или кортежем (kH, kW)
• output_size – целевой размер выходного изображения в формате $oH \times oW$. Может быть кортежем (oH, oW) или одним числом $oH$ для квадратного изображения $oH \times oH$
• output_ratio – Если необходимо получить размер выходных данных как отношение к размеру входных данных, можно использовать этот параметр. Он должен быть числом или кортежем в диапазоне (0, 1)
• return_indices – если True, вернёт индексы вместе с выходными данными. Полезно для передачи в max_unpool2d().

Примеры::

>>> input = torch.randn(20, 16, 50, 32)
>>> # pool of square window of size=3, and target output size 13x12
>>> F.fractional_max_pool2d(input, 3, output_size=(13, 12))
>>> # pool of square window and target output size being half of input image size
>>> F.fractional_max_pool2d(input, 3, output_ratio=(0.5, 0.5))