tf.raw_ops.FractionalMaxPool

Выполняет фракционную максимальную пулинг операцию над входными данными.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

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 пулинг операция немного отличается от обычной максимальной пулинга. В обычной максимальной пулинге 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. Фракционная максимальная пулинг, как можно предположить 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, рассмотрим размерность высоты и ограничения на список строк, которые будут являться границами пулинга.

Сначала 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 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 дополнительной информации о фракционной максимальной пулинге см. эту статью: Benjamin Graham, Фракционный максимальный пулинг

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 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 разрешаем 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 True, генерирует последовательность пулинга псевдослучайным образом, в противном случае — случайным образом. См. статью Benjamin Graham, Фракционный максимальный пулинг для различий между псевдослучайным и случайным.
`overlapping`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено в 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, на индексе 2, будет использоваться дважды. Результатом будет [20, 16] для фракционного максимального пулинга.
`deterministic`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если установлено в True, при итерации по узлу FractionalMaxPool в вычислительном графе будет использоваться фиксированная область пулинга. В основном используется в unit тесте для обеспечения детерминированности FractionalMaxPool.
`seed`	Необязательный `int`. По умолчанию `0`. Если seed или seed2 установлены отличными от нуля, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
`seed2`	Необязательный `int`. По умолчанию `0`. Второй seed для предотвращения коллизии seed.
`name`	Название 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`.

© 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/raw_ops/FractionalMaxPool