インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド
フォワード 2 次元平均プーリング層の入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
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---|---|---|
data |
フォワード 2 次元平均プーリング層の入力データを格納するサイズ n1 x n2 x ... x np のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
フォワード 2 次元平均プーリング層のパラメーターは次のとおりです。
パラメーター |
デフォルト値 |
説明 |
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---|---|---|---|
algorithmFPType |
float |
アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。 |
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method |
defaultDense |
パフォーマンス指向の計算メソッド。層でサポートされている唯一のメソッドです。 |
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kernelSize |
KernelSize(2, 2) |
平均要素を計算する 2 次元のサブテンソルのサイズを表すデータ構造。 |
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stride |
Stride(2, 2) |
プーリングを選択するサブテンソルの区間を表すデータ構造。 |
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padding |
Padding(0, 0) |
プーリングを実行する 2 次元のサブテンソルの各サイズに暗黙的に追加するデータ要素の数を表すデータ構造。 |
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indices |
HomogenNumericTable(p-1, p) |
プーリングを実行する 2 次元のインデックス。HomogenNumericTable に格納されます。 |
フォワード 2 次元平均プーリング層は次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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---|---|---|
value |
フォワード 2 次元平均プーリング層の結果を格納するサイズ m1 x m2 x ... x mp のテンソルのポインター。ここで、mi, i ∈ {1 ... p} は上で定義されます。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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resultForBackward |
バックワード 2 次元平均プーリング層に必要な入力データのコレクション。 |
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要素 ID |
要素 |
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auxInputDimensions |
入力データテンソルの次元のサイズを含むコレクション: n1, n2, ..., np。 |
インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。
C++: ./examples/cpp/source/neural_networks/average_pooling2d_layer_batch.cpp
Java*: ./examples/java/source/com/intel/daal/examples/neural_networks/AveragePooling2DLayerBatch.java
Python*: ./examples/python/source/neural_networks/average_pooling2d_layer_batch.py