FractionalAvgPool.Options
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विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
| int यहाँ | हैश कोड () |
| अंतिम शून्य | सूचित करें () |
| अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
| डोरी | स्ट्रिंग () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
सार्वजनिक तरीके
पैरामीटर
| नियतिवादी | जब True पर सेट किया जाता है, तो गणना ग्राफ़ में FractionalAvgPool नोड पर पुनरावृत्ति करते समय एक निश्चित पूलिंग क्षेत्र का उपयोग किया जाएगा। FractionalAvgPool को नियतात्मक बनाने के लिए मुख्य रूप से यूनिट परीक्षण में उपयोग किया जाता है। |
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पैरामीटर
| ओवरलैपिंग | जब सही पर सेट किया जाता है, तो इसका मतलब है कि पूलिंग करते समय, आसन्न पूलिंग कोशिकाओं की सीमा पर मानों का उपयोग दोनों कोशिकाओं द्वारा किया जाता है। उदाहरण के लिए: `सूचकांक 0 1 2 3 4` `मान 20 5 16 3 7` यदि पूलिंग अनुक्रम [0, 2, 4] है, तो सूचकांक 2 पर 16 का दो बार उपयोग किया जाएगा। आंशिक औसत पूलिंग के लिए परिणाम [41/3, 26/3] होगा। |
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पैरामीटर
| कूट-यादृच्छिक | जब इसे सही पर सेट किया जाता है, तो पूलिंग अनुक्रम छद्म-यादृच्छिक तरीके से उत्पन्न होता है, अन्यथा, यादृच्छिक तरीके से। छद्म यादृच्छिक और यादृच्छिक के बीच अंतर के लिए पेपर [बेंजामिन ग्राहम, फ्रैक्शनल मैक्स-पूलिंग] (http://arxiv.org/abs/1412.6071) की जांच करें। |
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पैरामीटर
| बीज | यदि बीज या बीज 2 को गैर-शून्य पर सेट किया गया है, तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर को दिए गए बीज द्वारा बीजित किया जाता है। अन्यथा, यह एक यादृच्छिक बीज द्वारा बोया जाता है। |
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पैरामीटर
| बीज2 | बीज टकराव से बचने के लिए दूसरा बीज। |
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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|-------|-----------------------------------------|"]]
