팽창2D

@frozen
public struct Dilation2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

2차원 형태학적 팽창층

이 레이어는 제공된 필터를 사용하여 입력 텐서의 형태적 확장을 반환합니다.

• 필터
  4차원 팽창 필터.

  선언

  public var filter: Tensor<Scalar>

• 큰 걸음
  공간적 차원을 위한 슬라이딩 윈도우의 발전.

  선언

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int)

• 심
  팽창을 위한 패딩 알고리즘입니다.

  선언

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• 요금
  공간 차원의 확장 인자입니다.

  선언

  @noDerivative
  public let rates: (Int, Int)

• init(필터:스트라이드:속도:패딩:)
  지정된 필터, 보폭, 확장 및 패딩을 사용하여 Dilation2D 레이어를 만듭니다.

  선언

  public init(
    filter: Tensor<Scalar>,
    strides: (Int, Int) = (1, 1),
    rates: (Int, Int) = (1, 1),
    padding: Padding = .valid
  )

  매개변수

  filter	[필터 높이, 필터 너비, 입력 채널 수, 출력 채널 수] 모양의 4차원 확장 필터입니다.
  strides	공간 차원(보폭 높이, 보폭)에 대한 슬라이딩 창의 보폭입니다.
  rates	공간 차원의 팽창률(팽창 높이, 팽창 너비)입니다.
  padding	팽창을 위한 패딩 알고리즘입니다.

• 앞으로(_:)
  주어진 입력에 레이어를 적용하여 얻은 출력을 반환합니다.

  출력 공간 차원은 다음과 같이 계산됩니다.

  출력 높이 = (입력 높이 + 2 * 패딩 높이 - (팽창 높이 * (필터 높이 - 1) + 1)) / 보폭 높이 + 1

  출력 너비 = (입력 너비 + 2 * 패딩 너비 - (팽창 너비 * (필터 너비 - 1) + 1)) / 보폭 + 1

  패딩 크기는 패딩 방식에 따라 결정됩니다.

  메모

  .valid 사용할 때 패딩 크기는 0입니다.

  선언

  @differentiable
  public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

  매개변수

  input

  [배치 크기, 입력 높이, 입력 너비, 입력 채널 수] 모양의 레이어에 대한 입력입니다.

  반환 값

  모양 [배치 수, 출력 높이, 출력 너비, 출력 채널 수]의 출력입니다.