インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

バッチ処理

層の入力

バックワード 2 次元最大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

inputGradient

前の層で計算された入力勾配を格納するサイズ l1 x ... x lp のテンソル G 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。

inputFromForward

バックワード 2 次元最大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

auxSelectedIndices

最大要素のインデックスを格納するサイズ l1 x ... x lp のテンソル T

auxInputDimensions

入力データテンソル X の次元のサイズを格納するサイズ 1 x p の数値テーブル: n1, n2, …, np

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、バックワード 2 次元最大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)

最大要素を選択する 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)

最大プーリングを選択するサブテンソルの区間 s1, s2 を表すデータ構造。

paddings

Paddings(0, 0)

最大プーリングを実行する 2 次元のサブテンソルの各サイド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

Indices(p-2, p-1)

最大プーリングを実行する次元のインデックス k1, k2

層の出力

バックワード 2 次元最大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

gradient

バックワード 2 次元最大プーリング層の結果を格納するサイズ n1 x ... x np のテンソル Z 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。

サンプル

C++: max_pool2d_layer_dense_batch.cpp

Java*: MaxPool2DLayerDenseBatch.java

Python*: max_pool2d_layer_dense_batch.py

関連情報