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上以窗口的形式進行滑動（類似卷積的窗口滑動），操作為取窗口內的平均值作為結果，經過操作后， feature map降采樣，減少了過擬合現象。前向傳播就是把一個patch中的值求取平均來做pooling ...
原文：對全局平均池化的理解
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 N大小的feature map,再用class個 卷積核將 N的feature map卷成 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。 ...
2018-07-07 23:30 3 5675 推薦指數：
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