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VGG16中，第一个全连接层FC1有4096个节点，上一层POOL2是7*7*512 ...
原文：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 D的张量。 常用的平均池化，平均池化会有它的filter size，比如 ，全局平均池化就没有size，它针对的是整张feature map. 例如：把一个 的特征图经过全局平均化得到一个 的张量，就可以链接到全连接层。 计算量对比 全连接先把特征图压缩成 列，然后接两层全连接故计 ...
2019-03-05 14:45 0 1723 推荐指数：
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