入力に対してフラクショナル最大プーリングを実行します。
フラクショナル最大プーリングは、通常の最大プーリングとは少し異なります。通常の最大プーリングでは、セットの小さい N x N サブセクション (多くの場合 2x2) の最大値を取得して入力セットをダウンサイズし、セットを N 倍に削減しようとします (N は整数)。 「フラクショナル」という言葉から予想されるように、フラクショナル最大プーリングは、全体の減速比 N が整数である必要がないことを意味します。
プーリング領域のサイズはランダムに生成されますが、かなり均一です。たとえば、高さの寸法と、プール境界となる行のリストの制約を見てみましょう。
まず、以下を定義します。
1. input_row_length : 入力セットの行数 2. Output_row_length : 入力よりも小さくなります 3. alpha = input_row_length / Output_row_length : 縮小率 4. K = Floor(alpha) 5. row_pooling_sequence : これが結果ですプール境界行のリスト
次に、row_pooling_sequence は次を満たす必要があります。
1. a[0] = 0 : シーケンスの最初の値は 0 2. a[end] = input_row_length : シーケンスの最後の値はサイズ 3. K <= (a[i+1] - a[ i]) <= K+1 : すべての間隔は K または K+1 サイズ 4. length(row_pooling_sequence) = Output_row_length+1
フラクショナル マックス プーリングの詳細については、次の論文を参照してください: [Benjamin Graham、Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071)
ネストされたクラス
| クラス | FractionalMaxPool.Options | FractionalMaxPoolのオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 出力< TInt64 > | ColPoolingSequence () 勾配を計算するために必要な列プーリング シーケンス。 |
| static <T extends TNumber > FractionalMaxPool <T> | |
| 静的FractionalMaxPool.Options | 決定的(ブール決定的) |
| 出力<T> | 出力() フラクショナル最大プーリング後の出力テンソル。 |
| 静的FractionalMaxPool.Options | 重複(ブール重複) |
| 静的FractionalMaxPool.Options | pseudoRandom (ブール型疑似ランダム) |
| 出力< TInt64 > | rowPoolingSequence () 行プーリング シーケンス。勾配を計算するために必要です。 |
| 静的FractionalMaxPool.Options | 種子（長い種子） |
| 静的FractionalMaxPool.Options | シード2 (ロングシード2) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public static FractionalMaxPool <T> create (スコープスコープ、オペランド<T> 値、List<Float> poolingRatio、 Options...オプション)
新しい FractionalMaxPool 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 価値 | 形状 `[バッチ、高さ、幅、チャネル]` の 4-D。 |
| プーリング比率 | 「value」の各次元のプーリング率。現在は行次元と列次元のみをサポートしており、1.0 以上である必要があります。たとえば、有効なプーリング率は [1.0, 1.44, 1.73, 1.0] のようになります。バッチおよびチャネル ディメンションでのプーリングが許可されていないため、最初と最後の要素は 1.0 である必要があります。 1.44 と 1.73 は、それぞれ高さと幅の寸法のプーリング率です。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- FractionalMaxPool の新しいインスタンス
public static FractionalMaxPool.Options決定論的(ブール決定論的)
パラメーター
| 決定的な | True に設定すると、計算グラフ内の FractionalMaxPool ノードを反復するときに固定プーリング領域が使用されます。主に単体テストで FractionalMaxPool を決定的にするために使用されます。 |
|---|
public static FractionalMaxPool.Options重複(ブール重複)
パラメーター
| 重複 | True に設定すると、プーリング時に、隣接するプーリング セルの境界にある値が両方のセルで使用されることを意味します。例えば： `インデックス 0 1 2 3 4` `値 20 5 16 3 7` プーリング シーケンスが [0, 2, 4] の場合、インデックス 2 の 16 が 2 回使用されます。フラクショナル最大プーリングの場合、結果は [20, 16] になります。 |
|---|
public static FractionalMaxPool.Options pseudoRandom (Boolean pseudoRandom)
パラメーター
| 擬似ランダム | True に設定すると、擬似ランダム方式でプーリング シーケンスを生成し、それ以外の場合はランダム方式でプーリング シーケンスを生成します。擬似ランダムとランダムの違いについては、論文 [Benjamin Graham、Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071) を確認してください。 |
|---|
public static FractionalMaxPool.Optionsシード(Long シード)
パラメーター
| シード | シードまたはシード 2 のいずれかが 0 以外に設定されている場合、乱数ジェネレータには指定されたシードがシードされます。それ以外の場合は、ランダム シードによってシードされます。 |
|---|