平均池化-最大池化-全局池化
平均池化（avgpooling）可以保留背景信息。在feature map上以窗口的形式进行滑动（类似卷积的窗口滑动），操作为取窗口内的平均值作为结果，经过操作后， feature map降采样，减少了过拟合现象。前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling ...
原文：对全局平均池化的理解
首先，设定全局平均池GAP化来代替FC，由于FC层参数多，训练速度慢，并且会将一定的特征存储在这些参数内。用一个GAP将N个feature map降维成 N大小的feature map,再用class个 卷积核将 N的feature map卷成 class的向量。因此，整个过程在维度上来看相当于一层FC，但是需要注意的是，在使用GAP后，网络收敛速度将会变慢。 ...
2018-07-07 23:30 3 5675 推荐指数：
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