Realiza una agrupación máxima fraccionaria en la entrada.
La agrupación máxima fraccional es ligeramente diferente a la agrupación máxima normal. En la agrupación máxima normal, se reduce el tamaño de un conjunto de entrada tomando el valor máximo de N x N subsecciones más pequeñas del conjunto (a menudo 2x2) y se intenta reducir el conjunto en un factor de N, donde N es un número entero. La agrupación máxima fraccional, como se podría esperar de la palabra "fraccional", significa que la relación de reducción general N no tiene que ser un número entero.
Los tamaños de las regiones de agrupación se generan aleatoriamente pero son bastante uniformes. Por ejemplo, veamos la dimensión de altura y las restricciones en la lista de filas que serán los límites del grupo.
Primero definimos lo siguiente:
1. input_row_length: el número de filas del conjunto de entrada 2. output_row_length: que será más pequeño que la entrada 3. alpha = input_row_length/output_row_length: nuestra relación de reducción 4. K = piso (alfa) 5. row_pooling_sequence: este es el resultado lista de filas de límites de piscina
Entonces, row_pooling_sequence debería satisfacer:
1. a[0] = 0: el primer valor de la secuencia es 0 2. a[end] = input_row_length: el último valor de la secuencia es el tamaño 3. K <= (a[i+1] - a[ i]) <= K+1: todos los intervalos son K o K+1 tamaño 4. longitud (row_pooling_sequence) = salida_row_length+1
Para obtener más detalles sobre la agrupación máxima fraccional, consulte este artículo: [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071)
Clases anidadas
| clase | Opciones FractionalMaxPool | Atributos opcionales para FractionalMaxPool | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| Salida < TInt64 > | colPoolingSecuencia () secuencia de agrupación de columnas, necesaria para calcular el gradiente. |
| estático <T extiende TNumber > FractionalMaxPool <T> | crear (alcance alcance , valor del operando <T>, lista<Float> poolingRatio, opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación FractionalMaxPool. |
| Estático FractionalMaxPool.Options | determinista (determinista booleano) |
| Salida <T> | producción () tensor de salida después de la agrupación máxima fraccionaria. |
| Estático FractionalMaxPool.Options | superposición (superposición booleana) |
| Estático FractionalMaxPool.Options | pseudoAleatorio (pseudoaleatorio booleano) |
| Salida < TInt64 > | filaPoolingSequence () Secuencia de agrupación de filas, necesaria para calcular el gradiente. |
| Estático FractionalMaxPool.Options | semilla (semilla larga) |
| Estático FractionalMaxPool.Options | semilla2 (semilla larga2) |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública < TInt64 > colPoolingSequence ()
secuencia de agrupación de columnas, necesaria para calcular el gradiente.
creación pública estática FractionalMaxPool <T> ( alcance , valor del operando <T>, lista <Float> poolingRatio, opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación FractionalMaxPool.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| valor | 4-D con forma `[lote, alto, ancho, canales]`. |
| relación de agrupación | Relación de agrupación para cada dimensión de "valor", actualmente solo admite dimensiones de fila y columna y debe ser >= 1,0. Por ejemplo, una proporción de agrupación válida es [1,0, 1,44, 1,73, 1,0]. El primer y último elemento deben ser 1.0 porque no permitimos la agrupación en dimensiones de lotes y canales. 1,44 y 1,73 son proporciones de agrupación en las dimensiones de alto y ancho respectivamente. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de FractionalMaxPool
público estático FractionalMaxPool.Options determinista (determinista booleano)
Parámetros
| determinista | Cuando se establece en True, se utilizará una región de agrupación fija al iterar sobre un nodo FractionalMaxPool en el gráfico de cálculo. Se utiliza principalmente en pruebas unitarias para hacer que FractionalMaxPool sea determinista. |
|---|
superposición estática pública FractionalMaxPool.Options (superposición booleana)
Parámetros
| superposición | Cuando se establece en Verdadero, significa que al realizar la agrupación, ambas celdas utilizan los valores en el límite de las celdas de agrupación adyacentes. Por ejemplo: `índice 0 1 2 3 4` `valor 20 5 16 3 7` Si la secuencia de agrupación es [0, 2, 4], entonces 16, en el índice 2, se usará dos veces. El resultado sería [20, 16] para la agrupación máxima fraccionaria. |
|---|
público estático FractionalMaxPool.Options pseudoRandom (booleano pseudoRandom)
Parámetros
| pseudoaleatorio | Cuando se establece en Verdadero, genera la secuencia de agrupación de forma pseudoaleatoria; de lo contrario, de forma aleatoria. Consulte el artículo [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling] (http://arxiv.org/abs/1412.6071) para conocer la diferencia entre pseudoaleatorio y aleatorio. |
|---|
Salida pública < TInt64 > filaPoolingSequence ()
Secuencia de agrupación de filas, necesaria para calcular el gradiente.
semilla pública estática FractionalMaxPool.Options (semilla larga)
Parámetros
| semilla | Si seed o seed2 se configuran como distintos de cero, el generador de números aleatorios se siembra con la semilla dada. De lo contrario, se siembra con una semilla aleatoria. |
|---|
pública estática FractionalMaxPool.Options semilla2 (semilla larga2)
Parámetros
| semilla2 | Una segunda semilla para evitar la colisión de semillas. |
|---|