全連接層（FC）與全局平均池化層（GAP）
在卷積神經網絡的最后，往往會出現一兩層全連接層，全連接一般會把卷積輸出的二維特征圖轉化成一維的一個向量，全連接層的每一個節點都與上一層每個節點連接，是把前一層的輸出特征都綜合起來，所以該層的權值參數是最多的。例如在VGG16中，第一個全連接層FC1有4096個節點，上一層POOL2是7*7*512 ...
原文：全局平均池化與全連接對比
全局平均池化與全連接對比 輸出對比 全局平均池化就是把特征圖全局平均一下輸出一個值，也就是把W H D的一個張量變成 D的張量。 常用的平均池化，平均池化會有它的filter size，比如 ，全局平均池化就沒有size，它針對的是整張feature map. 例如：把一個 的特征圖經過全局平均化得到一個 的張量，就可以鏈接到全連接層。 計算量對比 全連接先把特征圖壓縮成 列，然后接兩層全連接故計 ...
2019-03-05 14:45 0 1723 推薦指數：
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