DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)

평균 풀링에 대한 백프로포지션 그라데이션을 계산합니다( DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC 참조).

패딩 없이 2x2 DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC 다음을 수행하는 1의 보폭을 고려합니다.

InputTensor             OutputTensor
[[[[1, 2, 3],   AvgPool  [[[[3, 4],
   [4, 5, 6],     -->       [6, 7]]]]
   [7, 8, 9]]]]

입력 텐서의 각 2x2 창은 평균으로 출력의 한 요소를 생성합니다(에지 이외의 요소에 대해 0을 읽습니다). 다음은 유사한 매개 변수가 지정된 DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC 출력의 예입니다.

InputGradientTensor            OutputGradientTensor
  [[[[1, 2],     AvgPoolGrad  [[[[0.25, 0.75, 0.5],
     [3, 4]]]]       -->         [   1,  2.5, 1.5],
                                 [0.75, 1.75,   1]]]]

OutputGradientTensor의 값은 원래 DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC 연산자 동안 해당 요소의 가중치 기여 OutputTensor로 나타냅니다.

구문

struct DML_AVERAGE_POOLING_GRAD_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
  UINT                  DimensionCount;
  const UINT            *Strides;
  const UINT            *WindowSize;
  const UINT            *StartPadding;
  const UINT            *EndPadding;
  BOOL                  IncludePadding;
};

멤버

InputGradientTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

들어오는 그라데이션 텐서입니다. 이는 일반적으로 이전 계층의 백프로포지션 출력에서 가져옵니다. 일반적으로 이 텐서의 크기는 전달 패스의 해당 DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC출력과 같습니다.

OutputGradientTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

백프로파일된 그라데이션을 포함하는 출력 텐서입니다. 일반적으로 이 텐서의 크기는 전달 패스에 있는 해당 DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC입력과 같습니다.

DimensionCount

형식: UINT

Strides, WindowSize, StartPadding 및 EndPadding 배열의 요소 수입니다. 이 값은 공간 차원 수와 같아야 합니다. 공간 차원 수는 4D 텐서가 제공된 경우 2, 5D 텐서가 제공된 경우 3입니다.

Strides

형식: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESC진행을 참조하세요.

WindowSize

형식: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESCWindowSize를 참조하세요.

StartPadding

형식: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESCStartPadding을 참조하세요.

EndPadding

형식: _Field_size_(DimensionCount) const UINT*

DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESCEndPadding을 참조하세요.

IncludePadding

형식: BOOL

DML_AVERAGE_POOLING_OPERATOR_DESCIncludePadding을 참조하세요.

가용성

이 연산자는 에서 DML_FEATURE_LEVEL_3_0도입되었습니다.

텐서 제약 조건

InputGradientTensor 및 OutputGradientTensor 에는 동일한 DataType 및 DimensionCount가 있어야 합니다.

텐서 지원

텐서	종류	지원되는 차원 수	지원되는 데이터 형식
InputGradientTensor	입력	4~5개	FLOAT32, FLOAT16
OutputGradientTensor	출력	4~5개	FLOAT32, FLOAT16

요구 사항

요구 사항	값
지원되는 최소 클라이언트	Windows 10 빌드 20348
지원되는 최소 서버	Windows 10 빌드 20348
머리글	directml.h