tf.nn.fractional_max_pool

Выполняет дробное максимальное пулинговое преобразование входных данных. (устаревший)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.nn.fractional_max_pool

tf.nn.fractional_max_pool(
    value, pooling_ratio, pseudo_random=False, overlapping=False,
    deterministic=False, seed=0, seed2=0, name=None
)

Это устаревшая версия fractional_max_pool.

Дробное максимальное пулинговое преобразование немного отличается от обычного максимального пулингового преобразования. В обычном максимальном пулинговом преобразовании вы уменьшаете размер входного набора, выбирая максимальное значение в меньших подмножествах N x N (часто 2x2) и пытаетесь уменьшить набор в N раз, где N — целое число. Дробное максимальное пулинговое преобразование, как можно догадаться из слова «дробное», означает, что общий коэффициент уменьшения N не обязательно должен быть целым числом.

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

Сначала мы определим следующее:

input_row_length : количество строк во входном наборе
output_row_length : которое будет меньше, чем входное
alpha = input_row_length / output_row_length : наш коэффициент уменьшения
K = floor(alpha)
row_pooling_sequence : это результирующий список строк границ пулинга

Затем row_pooling_sequence должно удовлетворять следующим условиям:

a[0] = 0 : первое значение последовательности равно 0
a[end] = input_row_length : последнее значение последовательности — размер
K <= (a[i+1] - a[i]) <= K+1 : все интервалы имеют размер K или K+1
length(row_pooling_sequence) = output_row_length+1

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

Аргументы
`value`	A `Tensor`. 4-мерный с формой `[batch, height, width, channels]`.
`pooling_ratio`	Список `floats` с длиной >= 4. Коэффициент пулинга для каждой размерности `value`, в настоящее время поддерживаются только размерности строки и столбца, и должен быть >= 1.0. Например, допустимый коэффициент пулинга выглядит так: [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]. Первые и последние элементы должны быть 1.0, потому что мы не допускаем пулинг по размерностям пакет и каналы. 1.44 и 1.73 являются коэффициентами пулинга по размерностям высоты и ширины соответственно.
`pseudo_random`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. При значении `True`, генерирует последовательность пулинга псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. См. статью Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling для различий между псевдослучайным и случайным пулингом.
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. При значении `True`, при пулинге значения на границе смежных ячеек пулинга используются обеими ячейками. Например: `index 0 1 2 3 4` `value 20 5 16 3 7` Если последовательность пулинга — [0, 2, 4], то 16 в индексе 2 будет использовано дважды. Результатом будет [20, 16] для дробного максимального пулинга.
`deterministic`	Необязательный `bool`. Устарел; используйте `fractional_max_pool_v2` вместо него.
`seed`	Необязательное `int`. По умолчанию `0`. Если установлено отличным от нуля, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
`seed2`	Необязательный `int`. Устарел; используйте `fractional_max_pool_v2` вместо него.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения

Кортеж из Tensor объектов (output, row_pooling_sequence, col_pooling_sequence). output: Выходные Tensor после дробного максимального пулинга. Имеет тот же тип, что и value. row_pooling_sequence: Tensor типа int64. col_pooling_sequence: Tensor типа int64.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/nn/fractional_max_pool