tensorflow::ops::FractionalMaxPool

#include <nn_ops.h>

Выполняет дробное максимальное пулингование входных данных.

Краткое описание

Дробное максимальное пулингование немного отличается от обычного максимального пулингования. В обычном максимальном пулинговании вы уменьшаете набор входных данных, выбирая максимальное значение из меньших поднаборов N x N (часто 2x2), и пытаетесь уменьшить набор в N раз, где N — целое число. Дробное максимальное пулингование, как можно догадаться из слова «дробное», означает, что общий коэффициент уменьшения N не должен быть целым числом.

Размеры областей пулингования генерируются случайным образом, но довольно равномерно. Например, давайте посмотрим на размерность высоты и ограничения на список строк, которые будут границами пулингования.

Сначала определим следующее:

1. input_row_length: количество строк из входного набора
2. output_row_length: которое будет меньше входного
3. alpha = input_row_length / output_row_length: наш коэффициент уменьшения
4. K = floor(alpha)
5. row_pooling_sequence: этот список границ строк пулингования

Затем row_pooling_sequence должно удовлетворять следующим условиям:

1. a[0] = 0: первое значение последовательности равно 0
2. a[end] = input_row_length: последнее значение последовательности — это размер
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 получения более подробной информации о дробном максимальном пулинговании см. эту статью: Benjamin Graham, Дробное максимальное пулингование

Аргументы:

• scope: объект Scope
• value: 4-мерный с формой [batch, height, width, channels].
• pooling_ratio: Коэффициент пулингования для каждой размерности value, в настоящее время поддерживаются только размерности строк и столбцов 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, так как мы не разрешаем пулингование по размерностям пакет и каналы. 1,44 и 1,73 — это коэффициенты пулингования по размерностям высоты и ширины соответственно.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

• pseudo_random: если значение равно True, генерирует последовательность пулингования псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. Разницу между псевдослучайным и случайным можно найти в статье Benjamin Graham, Дробное максимальное пулингование.
• overlapping: если значение равно 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 равна [0, 2, 4], то 16 в индексе 2 будет использоваться дважды. Результатом дробного максимального пулингования будет [20, 16].

• deterministic: если значение равно True, при итерации по узлу FractionalMaxPool в вычислительном графе будет использоваться фиксированная область пулингования. В основном используется в модульных тестах для повышения детерминированности FractionalMaxPool.
• seed: если либо seed, либо 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.

Возвращаемое значение:

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

Общедоступные атрибуты

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

Operation operation

::tensorflow::Output output

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

Общедоступные 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
)

Общедоступные статические функции

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)