转载:全剧平均池化

出处:Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013.

定义:将特征图所有像素值相加求平局,得到一个数值,即用该数值表示对应特征图。

目的:替代全连接层

效果:减少参数数量,减少计算量,减少过拟合

 思路:如下图所示。假设最终分成10类,则最后卷积层应该包含10个滤波器(即输出10个特征图),然后按照全局池化平均定义,分别对每个特征图,累加所有像素值并求平均,最后得到10个数值,将这10个数值输入到softmax层中,得到10个概率值,即这张图片属于每个类别的概率值。

全局平均池化(Golbal Average Pooling)与Concatenate层

意义:对整个网络从结构上做正则化防止过拟合,剔除了全连接层黑箱子操作的特征,直接赋予了每个channel实际的类别意义。

参考

https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79227668

https://blog.csdn.net/qq_23304241/article/details/80292859

Concatneate层的作用参考:
即相当于张量的拼接操作(你可以想想一下图像中的拼接。)

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