インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

バッチ処理

層の入力

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

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。

層のパラメーター

ニューラル・ネットワーク層の共通パラメーターは、「共通パラメーター」を参照してください。

共通パラメーターに加えて、フォワード 2 次元平均プーリング層には次のパラメーターがあります。

パラメーター

デフォルト値

説明

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。

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。

kernelSizes

KernelSizes(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。

strides

Strides(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。

paddings

Paddings(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。

indices

HomogenNumericTable(p-2, p-1)

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。

層の出力

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

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。

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。

要素 ID

要素

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

サンプル

C++: ave_pool2d_layer_dense_batch.cpp

Java*: AvePool2DLayerDenseBatch.java

Python*: ave_pool2d_layer_dense_batch.py

関連情報