インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
バックワード 2 次元確率的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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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。 |
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inputFromForward |
フォワード 2 次元確率的プーリング層から渡されるデータのコレクション。 |
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要素 ID |
要素 |
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auxSelectedIndices |
選択された要素の位置を格納するサイズ l1 x ... x lp のテンソル S。 |
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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 NumericTable: n1, n2, …, np。 |
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 次元確率的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 |
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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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kernelSizes |
KernelSizes(2, 2) | 2 次元のテンソル K のサイズ m1, m2 を表すデータ構造。 |
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strides |
Strides(2, 2) | 確率的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。 |
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paddings |
Paddings(0, 0) | 確率的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 p1, p2 を表すデータ構造。 |
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indices |
Indices(p-2, p-1) | 確率的プーリングを実行する次元のインデックス k1, k2。 |
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predictionStage |
false | 層を予測段階に使用するかどうかを指定するフラグ。 |
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seed |
777 |
多項式乱数ジェネレーター用のシード。 |
バックワード 2 次元確率的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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---|---|---|
gradient |
バックワード 2 次元確率的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。 |
C++: stoch_pool2d_layer_dense_batch.cpp
Java*: StochPool2DLayerDenseBatch.java
Python*: stoch_pool2d_layer_dense_batch.py