tf.raw_ops.FractionalMaxPool

Выполняет фракционную максимальную пул-операцию над входными данными.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.FractionalMaxPool

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

Фракционная максимальная пул-операция немного отличается от обычной максимальной пул-операции. В обычной максимальной пул-операции вы уменьшаете входной набор, беря максимальное значение из меньших N x N поднаборов (часто 2x2) и пытаетесь уменьшить набор в N раз, где N — целое число. Фракционная максимальная пул-операция, как можно догадаться из слова «фракционная», 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 пула.

Сначала мы определим следующее:

input_row_length: количество строк из входного набора
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 пула

Затем, row_pooling_sequence должно удовлетворять следующим условиям:

a[0] = 0: первое значение последовательности равно 0
a[end] = input_row_length: последнее значение последовательности равно размеру
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 фракционной максимальной пул-операции см. эту статью: Benjamin Graham, Фракционная максимальная пул-операция

Аргументы
`value`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `int64`. 4-мерный с формой `[batch, height, width, channels]`.
`pooling_ratio`	Список `floats` длиной `>= 4`. Коэффициент пулинга для каждой размерности `value`, в настоящее время поддерживает 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 равны 1.0, потому что мы не допускаем пулинг по размерностям партии и каналов. 1.44 и 1.73 — это коэффициенты пулинга по размерностям высоты и ширины соответственно.
`pseudo_random`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено в значение True, генерирует последовательность пулинга псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. См. статью Benjamin Graham, Фракционная максимальная пул-операция для различий между псевдослучайным и случайным.
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено в значение 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 использоваться дважды. Результатом будет [20, 16] для фракционной максимальной пул-операции.
`deterministic`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено в значение True, при итерации по узлу FractionalMaxPool в вычислительном графе используется фиксированная область пулинга. В основном используется в модульных тестах для обеспечения детерминированности FractionalMaxPool.
`seed`	Необязательное `int`. По умолчанию `0`. Если seed или seed2 установлены не равными нулю, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
`seed2`	Необязательное `int`. По умолчанию `0`. Второй seed для предотвращения коллизий seed.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж объектов `Tensor` (output, row_pooling_sequence, col_pooling_sequence).
`output`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `value`.
`row_pooling_sequence`	A `Tensor` типа `int64`.
`col_pooling_sequence`	A `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/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/FractionalMaxPool