tf.nn.fractional_avg_pool

Выполняет дробное усредняющее пулингование на входе.

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

Дробное усредняющее пулингование аналогично дробному максимальному пулингованию на этапе генерации области пулингования. Единственное различие состоит в том, что после генерации областей пулингования выполняется операция усреднения вместо операции поиска максимума в каждой области пулингования.

Аргументы
`value`	A `Tensor`. 4-мерный с формой `[batch, height, width, channels]`.
`pooling_ratio`	Список `floats`, длина которого >= 4. Коэффициент пулингования для каждого измерения `value`, в настоящее время поддерживаются только измерения строки и столбца и должен быть >= 1.0. Например, допустимый коэффициент пулингования выглядит так: [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. Первые и последние элементы должны быть 1.0, потому что мы не допускаем пулингование по измерениям партии и каналов. 1.44 и 1.73 — это коэффициенты пулингования по измерениям высоты и ширины соответственно.
`pseudo_random`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. При значении `True` генерирует последовательность пулингования псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. Обратитесь к статье (Graham, 2015) для разницы между псевдослучайным и случайным.
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. При значении `True` это означает, что при пулинговании значения на границе смежных ячеек пулингования используются обеими ячейками. Например: `index 0 1 2 3 4` `value 20 5 16 3 7` Если последовательность пулингования — [0, 2, 4], то 16 в индексе 2 будет использовано дважды. Результатом будет [20, 16] для дробного усредняющего пулингования.
`seed`	Необязательный `int`. По умолчанию `0`. Если задано ненулевое значение, генератор случайных чисел инициализируется заданным значением. В противном случае он инициализируется случайным значением.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения

Кортеж объектов Tensor (output, row_pooling_sequence, col_pooling_sequence). output: Результат Tensor после дробного усредняющего пулингования. Имеет тот же тип, что и value. row_pooling_sequence: Последовательность Tensor типа int64. col_pooling_sequence: Последовательность Tensor типа int64.

Ссылки
Дробное максимальное пулингование: 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