AdaptiveMaxPool

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最大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。

\[\begin{split}\begin{array}{lcl} d_{start} &=& \lfloor i \cdot \frac{D_{in}}{D_{out}}\rfloor\\ d_{end} &=& \lceil(i+1) \cdot \frac{D_{in}}{D_{out}}\rceil\\ h_{start} &=& \lfloor j \cdot \frac{H_{in}}{H_{out}}\rfloor\\ h_{end} &=& \lceil(j+1) \cdot \frac{H_{in}}{H_{out}}\rceil\\ w_{start} &=& \lfloor k \cdot \frac{W_{in}}{W_{out}}\rfloor\\ w_{end} &=& \lceil(k+1) \cdot \frac{W_{in}}{W_{out}}\rceil \end{array}\end{split}\]

出力は次の式で計算されます。

\[Output(i,j,k) = max(Input[d_{start}:d_{end}, h_{start}:h_{end}, w_{start}:w_{end}])\]

属性:

• index_element_type

  • 説明: インデックスを含む 2 番目の出力のタイプ

  • 値の範囲: “i64” または “i32”

  • タイプ: 文字列

  • デフォルト値: “i64”

  • 必須: いいえ

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。

• 2: index_element_type で指定されたタイプの出力で、最初の出力の要素のインデックスを含む最初の出力と同じ形状の出力。インデックスの値は、入力空間次元が平坦化されたように計算されるため、値の範囲は [0, H * W * D) になります。

タイプ:

• T: 浮動小数点タイプ。

• T_SHAPE: int32 または int64。

例:

<layer ... type="AdaptiveMaxPool" ... >
    <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="1">
            <dim>1</dim>
            <dim>3</dim>
            <dim>16</dim>
            <dim>16</dim>
        </port>
        <port id="2">
            <dim>1</dim>
            <dim>3</dim>
            <dim>16</dim>
            <dim>16</dim>
        </port>
    </output>
</layer>