tf.nn.fractional_avg_pool

Выполняет дробное усредняющее пулинговое преобразование входных данных.

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

Дробное усредняющее пулинговое преобразование аналогично дробному максимальному пулингу в процессе генерации области пулинга. Единственное различие заключается в том, что после генерации областей пулинга выполняется операция усреднения, а не максимального значения в каждой области пулинга.

Аргументы
`value`	A `Tensor`. 4-мерный с формой `[batch, height, width, channels]`.
`pooling_ratio`	Список `floats` длиной не менее 4. Коэффициент пулинга для каждого измерения `value`, в настоящее время поддерживаются только измерения строки и столбца и он должен быть больше или равен 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, так как пулинг по измерениям партии и каналам не допускается. 1,44 и 1,73 — это коэффициент пулинга по измерениям высоты и ширины соответственно.
`pseudo_random`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено `True`, генерирует последовательность пулинга псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. Разницу между псевдослучайным и случайным генератором см. в статье (Graham, 2015).
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено `True`, это означает, что 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 дробного усредняющего пулинга.
`seed`	Необязательный `int`. По умолчанию `0`. Если задано ненулевое значение, генератор случайных чисел инициализируется заданным значением seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает

Кортеж объектов Tensor (output, row_pooling_sequence, col_pooling_sequence). output: Результат Tensor после дробного усредняющего пулинга. Имеет тот же тип, что и value. row_pooling_sequence: Последовательность Tensor типа int64. col_pooling_sequence: Последовательность Tensor типа int64.

Ссылки:

Дробный максимальный пулинг: 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/nn/fractional_avg_pool