GroupConvolution¶
バージョン名: GroupConvolution-1
カテゴリー: 畳み込み
簡単な説明: 入力テンソルとカーネルテンソルの 1D、2D、または 3D GroupConvolution を計算します。
詳細な説明: 入力を複数のグループに分割し、通常の畳み込みと同様にグループフィルターで畳み込み、結果を連結します。より詳しい説明は、ディープ畳み込みニューラル・ネットワークによる ImageNet 分類を参照してください。
属性: この操作には、通常の _Convolution_ と同じ属性があります。グループ数はカーネルの形状で決定されます。
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strides
説明: strides は、3D 畳み込みの場合は
(z, y, x)軸上、2D 畳み込みの場合は(y, x)軸上で特徴マップ上のフィルターをスライドさせる距離 (ピクセル単位) です。例えば、strides が4,2,1に等しい場合は、フィルターを奥行き次元で 4 ピクセル、高さ次元で 2 ピクセル、幅次元で 1 ピクセルずつスライドさせることを意味します。値の範囲: 正の整数
タイプ:
int[]必須: はい
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pads_begin
説明: pads_begin は、各軸に沿って先頭に追加するピクセル数です。例えば、pads_begin が
1,2に等しい場合は、入力の上部に 1 ピクセル、入力の左側に 2 ピクセルを追加することを意味します。値の範囲: 正の整数
タイプ:
int[]必須: はい
注: auto_pad 属性が指定されている場合、この属性は無視されます。
-
pads_end
説明: pads_end は、各軸に沿って終了点に追加するピクセル数です。例えば、pads_end が
1,2に等しい場合は、入力の下部に 1 ピクセル、入力の右側に 2 ピクセルを追加することを意味します。値の範囲: 正の整数
タイプ:
int[]必須: はい
注: auto_pad 属性が指定されている場合、この属性は無視されます。
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dilations
-
説明: dilations は、フィルター内の要素 (重み) 間の幅と高さの距離を示します。例えば、dilation が
1,1に等しいということは、フィルター内のすべての要素が隣接していることを意味するため、通常の畳み込みと同じになります。dilation が2,2に等しい場合は、フィルター内のすべての要素が入力行列内の隣接する要素ではなく、距離 1 で隣接する要素と照合されることを意味します。 値の範囲: 正の整数
タイプ:
int[]必須: はい
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auto_pad
-
説明: auto_pad パディングの計算方法。
設定可能な値:explicit - pads_begin と pads_end からの明示的なパディング値を使用します。
same_upper - 入力は出力サイズに一致するようにパディングされます。奇数のパディング値の場合、最後にパディングが追加されます。
same_lower - 入力は出力サイズに一致するようにパディングされます。パディング値が奇数の場合、先頭にパディングが追加されます。
valid - パディングを使用しません。
タイプ:
stringデフォルト値: explicit
必須: いいえ
注: auto_pad が指定されている場合、pads_begin と pads_end 属性は無視されます。
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入力:
1: タイプ T およびランク 3、4 または 5 の入力テンソル。レイアウトは、
[N, GROUPS * C_IN, Z, Y, X](バッチ数、チャネル数、空間軸 Z、Y、X) です。必須。-
2: タイプ T およびランク 4、5、または 6 の畳み込みカーネルテンソル。レイアウトは、
[GROUPS, C_OUT, C_IN, Z, Y, X](グループ数、出力チャネル数、入力チャネル数、空間軸 Z、Y、X) です。注: グループ数はカーネルの形状で決定され、属性によって指定されるものではありません。
-
注: 畳み込みのタイプ (1D、2D、または 3D) は入力テンソルのランクで決定され、属性によって指定されません。
1D 畳み込み (入力テンソルのランク 3) は、空間軸 X が 1 つだけであることを意味します
2D 畳み込み (入力テンソルのランク 4) は、2 つの空間軸 Y、X があることを意味します
3D 畳み込み (入力テンソルのランク 5) は、3 つの空間軸 Z、Y、X があることを意味します
出力:
1: タイプ T およびランク 3、4、または 5 の出力テンソル。レイアウトは、
[N, GROUPS * C_OUT, Z, Y, X](バッチ数、出力チャネル数、空間軸 Z、Y、X) です。
タイプ:
T: 任意の数値タイプ。
例:
1D GroupConvolution
<layer type="GroupConvolution" ...>
<data dilations="1" pads_begin="2" pads_end="2" strides="1" auto_pad="explicit"/>
<input>
<port id="0">
<dim>1</dim>
<dim>12</dim>
<dim>224</dim>
</port>
<port id="1">
<dim>4</dim>
<dim>1</dim>
<dim>3</dim>
<dim>5</dim>
</port>
</input>
<output>
<port id="2" precision="FP32">
<dim>1</dim>
<dim>4</dim>
<dim>224</dim>
</port>
</output>
2D GroupConvolution
<layer type="GroupConvolution" ...>
<data dilations="1,1" pads_begin="2,2" pads_end="2,2" strides="1,1" auto_pad="explicit"/>
<input>
<port id="0">
<dim>1</dim>
<dim>12</dim>
<dim>224</dim>
<dim>224</dim>
</port>
<port id="1">
<dim>4</dim>
<dim>1</dim>
<dim>3</dim>
<dim>5</dim>
<dim>5</dim>
</port>
</input>
<output>
<port id="2" precision="FP32">
<dim>1</dim>
<dim>4</dim>
<dim>224</dim>
<dim>224</dim>
</port>
</output>
3D GroupConvolution
<layer type="GroupConvolution" ...>
<data dilations="1,1,1" pads_begin="2,2,2" pads_end="2,2,2" strides="1,1,1" auto_pad="explicit"/>
<input>
<port id="0">
<dim>1</dim>
<dim>12</dim>
<dim>224</dim>
<dim>224</dim>
<dim>224</dim>
</port>
<port id="1">
<dim>4</dim>
<dim>1</dim>
<dim>3</dim>
<dim>5</dim>
<dim>5</dim>
<dim>5</dim>
</port>
</input>
<output>
<port id="2" precision="FP32">
<dim>1</dim>
<dim>4</dim>
<dim>224</dim>
<dim>224</dim>
<dim>224</dim>
</port>
</output>