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  • 平均全局池化

    定义:将特征图所有像素值相加求平局,得到一个数值,即用该数值表示对应特征图。
    目的:替代全连接层
    应用:若最终分成10类,则最后卷积层应包含10个滤波器(即输出10个特征图),然后按照全局池化平均定义,分别对每个特征图,累加所有像素值并求平均,最后得到10个数值,将这10个数值输入到softmax层中,得到10个概率值,即这张图片属于每个类别的概率值

    优点:①减少参数数量(就没有参数,减少过拟合),减少计算量

    ②具有全局的感受野,使得网络低层也能利用全局信息。
    ③不会损失空间位置信息,它直接赋予了每个channel实际的类别意义(而FC黑箱子操作的特征会) 。
     (如果在图像的某一位置有高响应,则经过FC之后,根据整个feature并不能分辨出刺激源于左上角还是右下角还是什么其他的地方,而通过GAP就可以,因为其保留了空间位置信息)

    参考博客

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/icemiaomiao3/p/15056228.html
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