FractionalAvgPool.Options
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
שיטות בירושה
מכיתה java.lang.Object | בוליאני | שווה (Object arg0) |
| שיעור אחרון<?> | getClass () |
| int | hashcode () |
| ריק סופי | להודיע () |
| ריק סופי | הודע הכל () |
| חוּט | toString () |
| ריק סופי | המתן (ארג0 ארוך, int arg1) |
| ריק סופי | חכה (ארג0 ארוך) |
| ריק סופי | חכה () |
שיטות ציבוריות
פרמטרים
| דטרמיניסטית | כאשר מוגדר כ-True, אזור איגום קבוע ישמש בעת איטרציה על צומת FractionalAvgPool בגרף החישוב. משמש בעיקר בבדיקת יחידה כדי להפוך את FractionalAvgPool לדטרמיניסטית. |
|---|
פרמטרים
| חוֹפֵף | כאשר מוגדר כ-True, פירוש הדבר בעת איגום, הערכים בגבול תאי האיגום הסמוכים משמשים את שני התאים. לדוגמה: `אינדקס 0 1 2 3 4` `ערך 20 5 16 3 7` אם רצף האיגום הוא [0, 2, 4], אז 16, באינדקס 2 ישמש פעמיים. התוצאה תהיה [41/3, 26/3] עבור איגום ממוצע חלקי. |
|---|
פרמטרים
| פסאודו אקראי | כאשר הוא מוגדר כ-True, יוצר את רצף האיגום בצורה פסאודו אקראית, אחרת, בצורה אקראית. בדוק בנייר [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071) אם יש הבדל בין פסאודורנדום לאקראי. |
|---|
פרמטרים
| זֶרַע | אם ה-seed או seed2 מוגדרים לא-אפס, מחולל המספרים האקראיים מוזרע על ידי ה-seed הנתון. אחרת, הוא נזרע על ידי זרע אקראי. |
|---|
פרמטרים
| זרע 2 | זרע שני כדי למנוע התנגשות זרע. |
|---|
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[],[],null,["# FractionalAvgPool.Options\n\npublic static class **FractionalAvgPool.Options** \nOptional attributes for [FractionalAvgPool](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool) \n\n### Public Methods\n\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options) | [deterministic](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options#deterministic(java.lang.Boolean))(Boolean deterministic) |\n| [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options) | [overlapping](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options#overlapping(java.lang.Boolean))(Boolean overlapping) |\n| [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options) | [pseudoRandom](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options#pseudoRandom(java.lang.Boolean))(Boolean pseudoRandom) |\n| [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options) | [seed](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options#seed(java.lang.Long))(Long seed) |\n| [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options) | [seed2](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options#seed2(java.lang.Long))(Long seed2) |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options)\n**deterministic**\n(Boolean deterministic)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| deterministic | When set to True, a fixed pooling region will be used when iterating over a FractionalAvgPool node in the computation graph. Mainly used in unit test to make FractionalAvgPool deterministic. |\n|---------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options)\n**overlapping**\n(Boolean overlapping)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| overlapping | When set to True, it means when pooling, the values at the boundary of adjacent pooling cells are used by both cells. For example: \\`index 0 1 2 3 4\\` \\`value 20 5 16 3 7\\` If the pooling sequence is \\[0, 2, 4\\], then 16, at index 2 will be used twice. The result would be \\[41/3, 26/3\\] for fractional avg pooling. \u003cbr /\u003e \u003cbr /\u003e |\n|-------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options)\n**pseudoRandom**\n(Boolean pseudoRandom)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| pseudoRandom | When set to True, generates the pooling sequence in a pseudorandom fashion, otherwise, in a random fashion. Check paper \\[Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling\\](http://arxiv.org/abs/1412.6071) for difference between pseudorandom and random. |\n|--------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options)\n**seed**\n(Long seed)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| seed | If either seed or seed2 are set to be non-zero, the random number generator is seeded by the given seed. Otherwise, it is seeded by a random seed. |\n|------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [FractionalAvgPool.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/FractionalAvgPool.Options)\n**seed2**\n(Long seed2)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| seed2 | An second seed to avoid seed collision. |\n|-------|-----------------------------------------|"]]
