tensorflow::ops::FractionalMaxPool

#include <nn_ops.h>

Выполняет дробное максимальное пуллинг входных данных.

Краткое описание

Дробный максимальный пуллинг немного отличается от обычного максимального пуллинга. В обычном максимальном пуллинге вы уменьшаете набор входных данных, выбирая максимальное значение в меньших подмножествах размера N x N (часто 2x2) и пытаетесь уменьшить набор в N раз, где N — целое число. Дробный максимальный пуллинг, как можно догадаться из названия, означает, что коэффициент общего уменьшения N не обязательно должен быть целым числом.

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

Сначала определим следующее:

1. input_row_length: количество строк из входного набора
2. output_row_length: которое будет меньше, чем входное
3. alpha = input_row_length / output_row_length: наш коэффициент уменьшения
4. K = floor(alpha)
5. row_pooling_sequence: этот результат списка строк границ пуллинга

Затем row_pooling_sequence должен удовлетворять следующим условиям:

1. a[0] = 0: первое значение последовательности равно 0
2. a[end] = input_row_length: последнее значение последовательности равно размеру
3. K ≤ (a[i+1] - a[i]) ≤ K+1: все интервалы имеют размер K или K+1
4. length(row_pooling_sequence) = output_row_length+1

Для более подробной информации о дробном максимальном пуллинге см. эту статью: Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling

Аргументы:

• scope: объект Scope
• value: 4-мерный с формой [batch, height, width, channels].
• pooling_ratio: Коэффициент пуллинга для каждой размерности value, в настоящее время поддерживаются только размерности строк и столбцов и должен быть ≥ 1,0. Например, допустимый коэффициент пуллинга выглядит так: [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. Первые и последние элементы должны быть 1,0, потому что мы не разрешаем пуллинг по размерностям партии и каналов. 1,44 и 1,73 — коэффициенты пуллинга по высоте и ширине соответственно.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• pseudo_random: Если установлено в True, генерирует последовательность пуллинга псевдослучайным образом, в противном случае случайным образом. Разница между псевдослучайным и случайным генератором показана в статье Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling.
• overlapping: Если установлено в True, это означает, что при пуллинге значения на границе смежных ячеек пуллинга используются обеими ячейками. Например:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Если последовательность пуллинга равна [0, 2, 4], то 16, с индексом 2, будет использоваться дважды. Результатом дробного максимального пуллинга будет [20, 16].

• deterministic: Если установлено в True, при итерации по узлу FractionalMaxPool в вычислительном графе будет использоваться фиксированная область пуллинга. В основном используется в модульных тестах, чтобы сделать FractionalMaxPool детерминированным.
• seed: Если seed или seed2 установлены отличными от нуля, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
• seed2: Второй seed для предотвращения столкновений seed.

Возвращает:

• Output output: выходной тензор после дробного максимального пуллинга.
• Output row_pooling_sequence: последовательность пуллинга строк, необходимая для расчета градиента.
• Output col_pooling_sequence: последовательность пуллинга столбцов, необходимая для расчета градиента.

Публичные атрибуты

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

Operation operation

::tensorflow::Output output

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

Публичные функции

 FractionalMaxPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio
)

 FractionalMaxPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio,
  const FractionalMaxPool::Attrs & attrs
)

Публичные статические функции

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)