全局平均池化与全连接对比
全局平均池化与全连接对比 输出对比 全局平均池化就是把特征图全局平均一下输出一个值，也就是把W*H*D的一个张量变成1*1*D的张量。 常用的平均池化，平均池化会有它的filter size，比如 2 * 2，全局平均池化就没有size，它针对的是整张feature map. 例如：把一个 ...
原文：全连接层（FC）与全局平均池化层（GAP）
在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，全连接层的每一个节点都与上一层每个节点连接，是把前一层的输出特征都综合起来，所以该层的权值参数是最多的。例如在VGG 中，第一个全连接层FC 有 个节点，上一层POOL 是 个节点，则该传输需要 个权值，需要耗很大的内存。又如下图： 最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，进行了 ...
2018-05-16 22:56 0 2890 推荐指数：
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