create_dl_layer_poolingT_create_dl_layer_poolingCreateDlLayerPoolingCreateDlLayerPoolingcreate_dl_layer_pooling (Operator)

Name

create_dl_layer_poolingT_create_dl_layer_poolingCreateDlLayerPoolingCreateDlLayerPoolingcreate_dl_layer_pooling — Erstellen eines Pooling-Layers.

Signatur

Beschreibung

Der Operator create_dl_layer_poolingcreate_dl_layer_poolingCreateDlLayerPoolingCreateDlLayerPoolingCreateDlLayerPoolingcreate_dl_layer_pooling erzeugt einen Pooling-Layer, dessen Handle in DLLayerPoolingDLLayerPoolingDLLayerPoolingDLLayerPoolingDLLayerPoolingdllayer_pooling zurückgegeben wird.

Der Parameter DLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputdllayer_input bestimmt den zuführenden Eingabelayer und erwartet das Layer-Handle als Wert.

Der Parameter LayerNameLayerNameLayerNameLayerNamelayerNamelayer_name legt einen individuellen Layernamen fest. Es ist zu beachten, dass beim Erstellen eines Modells mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model jeder Layer des erstellten Netzes einen eindeutigen Namen haben muss.

Der Parameter KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size spezifiziert den Filterkernel in den Dimensionen Breite und Höhe.

Der Parameter StrideStrideStrideStridestridestride gibt an, mit welcher Schrittweite der Filter verschoben wird.

Die Werte für KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size und StrideStrideStrideStridestridestride können gesetzt werden als

• ein einzelner Wert, der für beide Dimensionen verwendet wird

• ein Tupel [Breite, Höhe], bzw. [Spalte, Zeile].

Der Parameter PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding bestimmt das Padding, also wie viele Pixel mit dem Wert 0 an den Rand des verarbeiteten Eingabebildes hinzugefügt werden. Unterstützte Werte sind:

• 'half_kernel_size'"half_kernel_size""half_kernel_size""half_kernel_size""half_kernel_size""half_kernel_size": Die Anzahl der hinzugefügten Pixel hängt von den Werten KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size ab. Genauer gesagt wird die Anzahl berechnet als , wobei für das Auffüllen an der linken / rechten Grenze der Wert von KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size in der Dimension Breite betrachtet wird und für das Auffüllen an der oberen / unteren Grenze der Wert von KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size in Höhe.

• 'implicit'"implicit""implicit""implicit""implicit""implicit": Am linken oder am oberen Rand des Eingabebildes werden keine Pixel hinzugefügt. Die Anzahl der hinzugefügten Pixel am rechten oder am unteren Rand beträgt (wodurch keine Pixel hinzugefügt werden, wenn die Kernelgröße ein Teiler der Eingabedimension ist). steht für die Eingabedimensionen Breite bzw.Höhe.

• 'none'"none""none""none""none""none": Es werden keine Pixel hinzugefügt.

• Anzahl der Pixel: Gibt die Anzahl der Pixel an, die an jedem Rand hinzugefügt werden. Dazu werden die folgenden Tupellängen unterstützt:

  • Einzelne Zahl: Padding in alle vier Richtungen links/rechts/oben/unten.

  • Zwei Zahlen: Auffüllen links/rechts und oben/unten: [l/r, o/u].

  • Vier Zahlen: Auffüllen links, rechts, oben, unten: [l,r,o,u].

    Restriktion: 'runtime'"runtime""runtime""runtime""runtime""runtime" 'gpu'"gpu""gpu""gpu""gpu""gpu" unterstützt kein asymmetrisches Padding, d.h. die Padding-Werte für die linke und rechte Seite müssen gleich sein, ebenso wie die Padding-Werte für die obere und untere Seite.

  Restriktion: Die ganzzahligen Padding-Werte müssen kleiner sein als der für KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size eingestellte Wert in der entsprechenden Dimension.

Die Ausgabedimensionen des Pooling-Layers sind gegeben durch Dabei werden folgende Werte verwendet: : Ausgabebreite/-höhe, : Eingabebreite/-höhe, : Anzahl der links/oben zum Eingabebild hinzugefügten Pixel und : Anzahl der rechts/unten zum Eingabebild hinzugefügten Pixel.

Der Parameter ModeModeModeModemodemode gibt den Modus des Pooling-Vorgangs an. Unterstützte Modi sind:

'average'"average""average""average""average""average":

Der resultierende Pixelwert ist der Durchschnitt aller Pixelwerte im Filter.

'maximum'"maximum""maximum""maximum""maximum""maximum":

Der resultierende Pixelwert ist das Maximum aller Pixelwerte im Filter.

'global_average'"global_average""global_average""global_average""global_average""global_average":

Gleich wie Modus 'average'"average""average""average""average""average", aber die intern verwendete Kernelgröße wird geändert in und die intern verwendete Schrittweite wird auf die neue Kernelgröße gesetzt. Nach der obigen Formel kann dies verwendet werden, um die gewünschten Ausgabedimensionen ohne die Kenntnis der Abmessungen der Eingabedimensionen zu steuern. Wenn beispielsweise der Durchschnitt aller Pixelwerte der Eingabe zurückgegeben werden soll, setzt man KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size auf 1 und die Ausgabedimensionen Breite und Höhe sind gleich 1. Folglich ist die Ausgabedimension gleich der KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size, wenn die KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size ein Teiler der Eingabedimension ist.

'global_maximum'"global_maximum""global_maximum""global_maximum""global_maximum""global_maximum":

Gleich wie Modus 'global_average'"global_average""global_average""global_average""global_average""global_average", jedoch wird das Maximum anstelle des Durchschnitts berechnet.

Für weitere Informationen zu Pooling-Layern siehe „Solution Guide on Classification“.

Die folgenden generischen Parameter GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name und die entsprechenden Werte GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value werden unterstützt:

'is_inference_output'"is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output":

Bestimmt, ob apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model die Ausgabe dieses Layers im Dictionary DLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchdlresult_batch zurückgibt, auch ohne den Layer in OutputsOutputsOutputsOutputsoutputsoutputs anzugeben ('true'"true""true""true""true""true"), oder nur falls er angegeben wird ('false'"false""false""false""false""false").

Default: 'false'"false""false""false""false""false"

'num_trainable_params'"num_trainable_params""num_trainable_params""num_trainable_params""num_trainable_params""num_trainable_params":

Anzahl der trainierbaren Parameter (Gewichte und Bias-Werte) des Layers.

Bestimmte Parameter von Layern, die mit create_dl_layer_poolingcreate_dl_layer_poolingCreateDlLayerPoolingCreateDlLayerPoolingCreateDlLayerPoolingcreate_dl_layer_pooling erzeugt wurden, können mit weiteren Operatoren gesetzt und abgerufen werden. Die folgenden Tabellen geben einen Überblick, welche Parameter mit set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param gesetzt werden können und welche mit get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param oder get_dl_layer_paramget_dl_layer_paramGetDlLayerParamGetDlLayerParamGetDlLayerParamget_dl_layer_param ausgelesen werden können. Es ist zu beachten, dass die Operatoren set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param und get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param ein Modell benötigen, das mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model erzeugt wurde.

Ausführungsinformationen

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

Modul

Deep Learning Training