tf.contrib.model_pruning.masked_conv2d

Добавляет 2D свёртку, за которой следует необязательный слой batch_norm.

tf.contrib.model_pruning.masked_conv2d(
    inputs, num_outputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME', data_format=None,
    rate=1, activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None, normalizer_params=None,
    weights_initializer=initializers.xavier_initializer(), weights_regularizer=None,
    biases_initializer=tf.zeros_initializer(), biases_regularizer=None, reuse=None,
    variables_collections=None, outputs_collections=None, trainable=True, scope=None
)

Этот слой создаёт переменную маски поверх переменной весов. Вход в операцию свёртки — это поэлементное произведение переменной маски и весов.

Требуется, чтобы 1 <= N <= 3.

convolution создаёт переменную под названием weights, представляющую свёрточный ядро, которое свёртывается (на самом деле коррелирует) с inputs, чтобы получить Tensor активаций. Если предоставлен normalizer_fn (такой как batch_norm), он применяется. В противном случае, если normalizer_fn равно None и предоставлен biases_initializer, то создаётся переменная biases и добавляется к активациям. Наконец, если activation_fn не None, он также применяется к активациям.

Выполняет атросную свёртку со скоростью шага/разбавления входных данных, равной rate, если для любой размерности rate задано значение > 1. В этом случае значения stride ≠ 1 не поддерживаются.