首先,設定全局平均池GAP化來代替FC,由於FC層參數多,訓練速度慢,並且會將一定的特征存儲在這些參數內。用一個GAP將N個feature map降維成1*N大小的feature map,再用class個1*1卷積核將1*N的feature map卷成1*class的向量。因此,整個過程在維度上來看相當於一層FC,但是需要注意的是,在使用GAP后,網絡收斂速度將會變慢。
首先,設定全局平均池GAP化來代替FC,由於FC層參數多,訓練速度慢,並且會將一定的特征存儲在這些參數內。用一個GAP將N個feature map降維成1*N大小的feature map,再用class個1*1卷積核將1*N的feature map卷成1*class的向量。因此,整個過程在維度上來看相當於一層FC,但是需要注意的是,在使用GAP后,網絡收斂速度將會變慢。
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