tf.compat.v1.nn.fractional_max_pool
Выполняет дробное максимальное объединение входных данных. (устарело)
tf.compat.v1.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 объединение немного отличается от обычного максимального объединения. При обычном максимальном объединении вы уменьшаете набор входных данных, выбирая максимальное значение из меньших подмножеств N x N (часто 2x2), и пытаетесь уменьшить набор в N раз, где N — целое число. Дробное максимальное объединение, как можно догадаться из названия «дробное», означает, что общий коэффициент уменьшения N не должен быть целым числом.
Размеры областей объединения генерируются случайным образом, но достаточно равномерно. Например, рассмотрим высоту, и ограничения на список строк, которые будут границами объединения.
Сначала 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 объединения
Затем, row_pooling_sequence должен 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
| Аргументы | |
|---|---|
value | A Tensor. 4-мерный с формой [batch, height, width, channels]. |
pooling_ratio | Список floats, длина которого >= 4. Коэффициент объединения для каждого измерения value, в настоящее время поддерживает только измерения строки и столбца и должен быть >= 1,0. Например, допустимый коэффициент объединения выглядит так: [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. Первые и последние элементы должны быть 1,0, потому что мы не допускаем объединения по размеру партии и каналам. 1,44 и 1,73 — коэффициенты объединения по высоте и ширине соответственно. |
pseudo_random | Необязательный bool. По умолчанию False. При значении True, генерирует последовательность объединения псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. См. (Graham, 2015) для различий между псевдослучайными и случайными числами. |
overlapping | Необязательный bool. По умолчанию False. При значении True, это означает, что при объединении значения на границе смежных ячеек объединения используются обеими ячейками. Например: index 0 1 2 3 4 value 20 5 16 3 7 Если последовательность объединения — [0, 2, 4], то 16 в индексе 2 будет использоваться дважды. Результатом будет [20, 16] для дробного максимального объединения. |
deterministic | Необязательный bool. Устарело; используйте fractional_max_pool_v2 вместо этого. |
seed | Необязательный int. По умолчанию 0. Если задано ненулевое значение, генератор случайных чисел инициализируется заданным значением. В противном случае — случайным значением. |
seed2 | Необязательный int. Устарело; используйте fractional_max_pool_v2 вместо этого. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение |
|---|
Кортеж Tensor объектов (output, row_pooling_sequence, col_pooling_sequence). output: Выходные данные Tensor после дробного максимального объединения. Имеет тот же тип, что и value. row_pooling_sequence: Tensor типа int64. col_pooling_sequence: Tensor типа int64.
Ссылки:
Дробное максимальное объединение: Graham, 2015 (pdf)
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/fractional_max_pool
