FractionalMaxPool

सार्वजनिक अंतिम वर्ग फ्रैक्शनलमैक्सपूल

इनपुट पर आंशिक अधिकतम पूलिंग करता है।

फ्रैक्शनल अधिकतम पूलिंग नियमित अधिकतम पूलिंग से थोड़ा अलग है। नियमित अधिकतम पूलिंग में, आप सेट के छोटे एन एक्स एन उपखंडों (अक्सर 2x2) का अधिकतम मान लेकर एक इनपुट सेट को छोटा कर देते हैं, और एन के एक कारक द्वारा सेट को कम करने का प्रयास करते हैं, जहां एन एक पूर्णांक है। फ्रैक्शनल अधिकतम पूलिंग, जैसा कि आप "फ्रैक्शनल" शब्द से उम्मीद कर सकते हैं, का अर्थ है कि समग्र कमी अनुपात एन का पूर्णांक होना जरूरी नहीं है।

पूलिंग क्षेत्रों के आकार यादृच्छिक रूप से उत्पन्न होते हैं लेकिन काफी समान होते हैं। उदाहरण के लिए, आइए ऊंचाई आयाम और पंक्तियों की सूची पर बाधाओं को देखें जो पूल सीमाएं होंगी।

पहले हम निम्नलिखित को परिभाषित करते हैं:

1. इनपुट_रो_लेंथ : इनपुट सेट से पंक्तियों की संख्या 2. आउटपुट_रो_लेंथ : जो इनपुट से छोटा होगा 3. अल्फा = इनपुट_रो_लेंथ / आउटपुट_रो_लेंथ : हमारा कमी अनुपात 4. के = फ्लोर (अल्फा) 5. रो_पूलिंग_अनुक्रम: यह परिणाम है पूल सीमा पंक्तियों की सूची

फिर, row_pooling_sequence को संतुष्ट करना चाहिए:

1. a[0] = 0 : अनुक्रम का पहला मान 0 है 2. a[end] = इनपुट_row_length : अनुक्रम का अंतिम मान आकार है 3. K <= (a[i+1] - a[ i]) <= K+1 : सभी अंतराल K या K+1 आकार के हैं 4. लंबाई(पंक्ति_पूलिंग_अनुक्रम) = आउटपुट_रो_लंबाई+1

फ्रैक्शनल मैक्स पूलिंग पर अधिक जानकारी के लिए, यह पेपर देखें: [बेंजामिन ग्राहम, फ्रैक्शनल मैक्स-पूलिंग](http://arxiv.org/abs/1412.6071)

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा

फ्रैक्शनलमैक्सपूल.विकल्प

FractionalMaxPool के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी

OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <TInt64>	colPoolingSequence () ग्रेडिएंट की गणना के लिए आवश्यक कॉलम पूलिंग अनुक्रम।
स्थिर <T TNumber > FractionalMaxPool <T> बढ़ाता है	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> मान, सूची<फ्लोट> पूलिंग अनुपात, विकल्प... विकल्प) एक नए FractionalMaxPool ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर FractionalMaxPool.Options	नियतिवादी (बूलियन नियतिवादी)
आउटपुट <T>	आउटपुट () भिन्नात्मक अधिकतम पूलिंग के बाद आउटपुट टेंसर।
स्थिर FractionalMaxPool.Options	ओवरलैपिंग (बूलियन ओवरलैपिंग)
स्थिर FractionalMaxPool.Options	छद्म यादृच्छिक (बूलियन छद्म यादृच्छिक)
आउटपुट <TInt64>	rowPoolingSequence () पंक्ति पूलिंग अनुक्रम, ग्रेडिएंट की गणना करने के लिए आवश्यक है।
स्थिर FractionalMaxPool.Options	बीज (लंबा बीज)
स्थिर FractionalMaxPool.Options	बीज2 (लंबा बीज2)

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

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 ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "फ्रैक्शनलमैक्सपूल"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <TInt64> colPoolingSequence ()

ग्रेडिएंट की गणना के लिए आवश्यक कॉलम पूलिंग अनुक्रम।

सार्वजनिक स्थैतिक FractionalMaxPool <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> मान, सूची <फ्लोट> पूलिंग अनुपात, विकल्प... विकल्प)

एक नए FractionalMaxPool ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
कीमत	4-डी आकार `[बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]` के साथ।
पूलिंग अनुपात	`मान` के प्रत्येक आयाम के लिए पूलिंग अनुपात, वर्तमान में केवल पंक्ति और कॉलम आयाम का समर्थन करता है और >= 1.0 होना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक वैध पूलिंग अनुपात [1.0, 1.44, 1.73, 1.0] जैसा दिखता है। पहला और अंतिम तत्व 1.0 होना चाहिए क्योंकि हम बैच और चैनल आयामों पर पूलिंग की अनुमति नहीं देते हैं। 1.44 और 1.73 क्रमशः ऊंचाई और चौड़ाई आयामों पर पूलिंग अनुपात हैं।
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

• FractionalMaxPool का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक FractionalMaxPool.Options नियतात्मक (बूलियन नियतात्मक)

पैरामीटर

नियतिवादी	जब ट्रू पर सेट किया जाता है, तो गणना ग्राफ़ में फ्रैक्शनलमैक्सपूल नोड पर पुनरावृत्ति करते समय एक निश्चित पूलिंग क्षेत्र का उपयोग किया जाएगा। FractionalMaxPool को नियतात्मक बनाने के लिए मुख्य रूप से यूनिट परीक्षण में उपयोग किया जाता है।

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()

भिन्नात्मक अधिकतम पूलिंग के बाद आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक स्थैतिक FractionalMaxPool.Options ओवरलैपिंग (बूलियन ओवरलैपिंग)

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 अधिकतम पूलिंग के लिए परिणाम [20, 16] होगा।

सार्वजनिक स्थैतिक FractionalMaxPool.Options छद्म रैंडम (बूलियन छद्म रैंडम)

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।

सार्वजनिक आउटपुट < TInt64 > rowPoolingSequence ()

पंक्ति पूलिंग अनुक्रम, ग्रेडिएंट की गणना करने के लिए आवश्यक है।

सार्वजनिक स्थैतिक FractionalMaxPool.Options बीज (लंबा बीज)

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।

सार्वजनिक स्थैतिक फ्रैक्शनलमैक्सपूल.ऑप्शंस सीड2 (लंबा सीड2)

पैरामीटर

बीज2	बीज टकराव से बचने के लिए दूसरा बीज।