tf.nn.fractional_avg_pool

Выполняет дробное усредняющее пулирование входных данных.

tf.nn.fractional_avg_pool(
    value,
    pooling_ratio,
    pseudo_random=False,
    overlapping=False,
    seed=0,
    name=None
)

Дробное усредняющее пулирование аналогично дробному максимальному пулированию на этапе создания областей пулирования. Единственное отличие состоит в том, что после создания областей пулирования в каждой из них выполняется операция вычисления среднего значения вместо операции вычисления максимума.

Аргументы
`value`	`Tensor`. 4-D с формой `[batch, height, width, channels]`.
`pooling_ratio`	Список `floats` длиной не менее 4. Коэффициент пулирования для каждого измерения `value`; на данный момент поддерживаются только измерения строк и столбцов, значение должно быть не меньше 1.0. Например, допустимый коэффициент пулирования может выглядеть так: [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. Первый и последний элементы должны быть равны 1.0, поскольку пулирование по измерениям пакета и каналов не допускается. 1.44 и 1.73 — коэффициенты пулирования по измерениям высоты и ширины соответственно.
`pseudo_random`	Необязательный `bool`. По умолчанию используется `False`. Если задано значение `True`, последовательность пулирования создается псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. Различие между псевдослучайным и случайным способами описано в статье (Graham, 2015).
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию используется `False`. Если задано значение `True`, при пулировании значения на границах соседних ячеек используются обеими ячейками. Например: `index 0 1 2 3 4` `value 20 5 16 3 7` Если последовательность пулирования равна [0, 2, 4], значение 16 с индексом 2 будет использовано дважды. Результат дробного усредняющего пулирования будет равен [20, 16].
`seed`	Необязательный `int`. По умолчанию используется `0`. Если задано ненулевое значение, генератор случайных чисел инициализируется указанным начальным значением. В противном случае он инициализируется случайным начальным значением.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение

Кортеж из объектов Tensor (output, row_pooling_sequence, col_pooling_sequence). output: выходной тензор Tensor после дробного усредняющего пулирования. Имеет тот же тип, что и value. row_pooling_sequence: Tensor типа int64. col_pooling_sequence: Tensor типа int64.

Ссылки
Дробное максимальное пулирование: 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/nn/fractional_avg_pool