AdaptiveAvgPool#

バージョン名: AdaptiveAvgPool-8

カテゴリー: プーリング

簡単な説明: 入力に対して適応カーネルサイズを使用した平均プーリングを適用します。

詳細な説明: この操作は、最初の入力と 2 番目の入力によって決定される output_size に基づいて出力を計算します。カーネルの次元は、NCDHW 入力ケースに次の式を使用して計算されます。

\begin{array}{r} \begin{array}{lcl} d_{s t a r t} & = & ⌊ i \cdot \frac{D_{i n}}{D_{o u t}} ⌋ \\ d_{e n d} & = & ⌈ (i + 1) \cdot \frac{D_{i n}}{D_{o u t}} ⌉ \\ h_{s t a r t} & = & ⌊ j \cdot \frac{H_{i n}}{H_{o u t}} ⌋ \\ h_{e n d} & = & ⌈ (j + 1) \cdot \frac{H_{i n}}{H_{o u t}} ⌉ \\ w_{s t a r t} & = & ⌊ k \cdot \frac{W_{i n}}{W_{o u t}} ⌋ \\ w_{e n d} & = & ⌈ (k + 1) \cdot \frac{W_{i n}}{W_{o u t}} ⌉ \end{array} \end{array}

出力は次の式で計算されます:

O u t p u t (i, j, k) = \frac{I n p u t [d_{s t a r t} : d_{e n d}, h_{s t a r t} : h_{e n d}, w_{s t a r t} : w_{e n d}]}{(d_{e n d} - d_{s t a r t}) \cdot (h_{e n d} - h_{s t a r t}) \cdot (w_{e n d} - w_{s t a r t})}

入力:

1: 形状 [N, C, H]、[N, C, H, W] または [N, C, D, H, W] およびタイプ T の 3D、4D、または 5D 入力テンソル。必須。
2: 空間次元の出力形状を記述する 1D テンソル。3D 入力の場合は [H_out]、4D 入力の場合は [H_out, W_out]、5D 入力の場合は [D_out, H_out, W_out] であり、タイプは T_SHAPE です。必須。

出力:

1: タイプ T および形状 [N, C, H_out]、[N, C, H_out, W_out] または [N, C, D_out, H_out, W_out] の出力。

タイプ

T: 浮動小数点タイプ。
T_SHAPE: int32 または int64。

例

<layer ... type="AdaptiveAvgPool" ... > 
    <data output_type="i64"/> 
    <input> 
        <port id="0"> 
            <dim>1</dim> 
            <dim>3</dim> 
            <dim>32</dim> 
            <dim>32</dim> 
        </port> 
    </input> 
    <input> 
        <port id="1"> 
            <dim>2</dim> 
        </port> 
    </input> 
    <output> 
        <port id="2"> 
            <dim>1</dim> 
            <dim>3</dim> 
            <dim>16</dim> 
            <dim>16</dim> 
        </port> 
    </output> 
</layer>