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简洁discuz门户模块(大幻灯片+排行+热帖)下载
weixin_39822095
2019-08-24 11:00:20
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全局平均池化GAP详解[源码]
全局平均池化(Global Average Pooling, GAP)是一种特殊的池化操作,与普通平均池化不同,其窗口大小与整个特征图尺寸相同,直接对每个特征图求全局平均值。GAP主要用于替代传统卷积神经网络中的全连接层,其核心思想是在最后一个mlpconv层中为每个分类类别生成一个特征图,然后取每个特征图的平均值,将得到的向量直接输入softmax层得到预测概率分布。GAP具有多个优势:通过强制特征图与类别之间的对应关系,更符合卷积结构,使特征图可解释为类别置信度图;由于没有需要优化的参数,有效避免了该层的过拟合问题;同时,GAP对空间信息进行汇总,增强了模型对输入空间变换的鲁棒性。该技术最早在Network in Network论文中提出,已成为现代卷积神经网络设计中的重要组成部分。
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