tf.compat.v1.nn.fractional_max_pool

Выполняет дробное максимальное объединение входных данных. (устаревшее)

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 поднаборов N x N (часто 2x2) и пытаетесь уменьшить набор в N раз, где N — целое число. Дробное максимальное объединение, как можно предположить из слова «дробное», означает, что общий коэффициент уменьшения N не обязательно должен быть целым числом.

Размеры областей объединения генерируются случайным образом, но достаточно равномерно. Например, давайте рассмотрим высоту и ограничения на список строк, которые будут границами пула.

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 : этот список границ строк 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 — это 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

Args
`value`	A `Tensor`. 4-D с формой `[batch, height, width, channels]`.
`pooling_ratio`	Список `floats` длиной >= 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 разрешаем объединение по измерениям пакет и каналы. 1.44 и 1.73 — это коэффициенты объединения по измерениям высоты и ширины соответственно.
`pseudo_random`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено `True`, генерирует последовательность объединения псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. Обратитесь к (Graham, 2015) для различий между псевдослучайными и случайными числами.
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено `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 дробного максимального объединения будет [20, 16].
`deterministic`	Необязательный `bool`. Устарело; используйте `fractional_max_pool_v2` вместо этого.
`seed`	Необязательное `int`. По умолчанию `0`. Если установлено отличное от нуля значение, генератор случайных чисел инициализируется заданным значением. В противном случае он инициализируется случайным значением.
`seed2`	Необязательный `int`. Устарело; используйте `fractional_max_pool_v2` вместо этого.
`name`	Имя операции (необязательно).

Returns

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

Raises
`ValueError`	Если детерминизм операции включен, и либо значения семян не установлены, либо аргумент "deterministic" равен False.

Ссылки:

Дробное максимальное объединение: Graham, 2015 (pdf)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/fractional_max_pool