tf.compat.v1.nn.fractional_max_pool

Выполняет дробный max-pooling входных данных. (устарела)

tf.compat.v1.nn.fractional_max_pool(
    value,
    pooling_ratio,
    pseudo_random=False,
    overlapping=False,
    deterministic=False,
    seed=0,
    seed2=0,
    name=None
)

Это устаревшая версия fractional_max_pool.

Дробный max-pooling немного отличается от обычного max-pooling. При обычном max-pooling входной набор уменьшается за счёт выбора максимального значения из меньших подмножеств размером N x N (часто 2x2), а набор пытаются уменьшить в N раз, где N — целое число. Дробный max-pooling, как можно догадаться по слову «дробный», означает, что общий коэффициент уменьшения N не обязательно должен быть целым числом.

Размеры областей пулинга генерируются случайным образом, но распределяются достаточно равномерно. Например, рассмотрим измерение высоты и ограничения на список строк, которые будут границами областей пулинга.

Сначала определим следующее:

input_row_length : количество строк во входном наборе
output_row_length : количество строк в выходном наборе, которое будет меньше входного
alpha = input_row_length / output_row_length : коэффициент уменьшения
K = floor(alpha)
row_pooling_sequence : результирующий список строк, задающих границы областей пулинга

Затем row_pooling_sequence должен удовлетворять следующим условиям:

a[0] = 0 : первое значение последовательности равно 0
a[end] = input_row_length : последнее значение последовательности равно размеру набора
K <= (a[i+1] - a[i]) <= K+1 : длина всех интервалов равна K или K+1
length(row_pooling_sequence) = output_row_length+1

Аргументы
`value`	Объект `Tensor`. 4-D с формой `[batch, height, width, channels]`.
`pooling_ratio`	Список из `floats` длиной >= 4. Коэффициент пулинга для каждого измерения `value`; в настоящее время поддерживаются только измерения строк и столбцов, а значение должно быть >= 1.0. Например, допустимый коэффициент пулинга может выглядеть так: [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. Первый и последний элементы должны быть равны 1.0, поскольку пулинг для измерений пакета и каналов не поддерживается. Значения 1.44 и 1.73 — коэффициенты пулинга для измерений высоты и ширины соответственно.
`pseudo_random`	Необязательный `bool`. По умолчанию — `False`. Если задано значение `True`, последовательность пулинга генерируется псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. Различия между псевдослучайным и случайным поведением описаны в (Graham, 2015).
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию — `False`. Если задано значение `True`, при пулинге значения на границе соседних ячеек пулинга используются обеими ячейками. Например: `index 0 1 2 3 4` `value 20 5 16 3 7` Если последовательность пулинга — [0, 2, 4], значение 16 с индексом 2 будет использовано дважды. Результатом дробного max-pooling будет [20, 16].
`deterministic`	Необязательный `bool`. Устарел; вместо него используйте `fractional_max_pool_v2`.
`seed`	Необязательный `int`. По умолчанию — `0`. Если задано ненулевое значение, генератор случайных чисел инициализируется указанным начальным значением. В противном случае он инициализируется случайным начальным значением.
`seed2`	Необязательный `int`. Устарел; вместо него используйте `fractional_max_pool_v2`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает

Кортеж объектов Tensor (output, row_pooling_sequence, col_pooling_sequence). output: Выходной Tensor после дробного max-pooling. Имеет тот же тип, что и value. row_pooling_sequence: Объект Tensor типа int64. col_pooling_sequence: Объект Tensor типа int64.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если детерминированность операции включена, а начальные значения не заданы или аргумент "deterministic" имеет значение False.

Ссылки
Fractional Max-Pooling: Graham, 2015 (pdf)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/fractional_max_pool