Global Average Pooling一般用于放在网络的最后,用于替换全连接FC层,为什么要替换FC? 因为在使用中,例如alexnet和vgg网络都在卷积和softmax之间串联了fc层,发现有一些缺点: (1)参数量极大,有时候一个网络超过80~90%的参数量在最后的几层FC层中; (2)容易过拟合,很多CNN网络的过拟合主要来自于最后的fc层,因为参数...
在深度学习，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的发展过程中，全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）技术已成为一种重要的结构组件，尤其是在图像识别和分类任务中。GAP技术通过简化模型结构，减少参数数量，提高了网络的泛化能力，并在一定程度上防止了过拟合现象。本文将深入探讨GAP技术的...
global average pooling和average pooling的区别是pooling时所采用的窗口区域大小,global average pooling的窗口大小就是整个feature map的大小,对整个feature map求一个平均值,假设有10个特征层,送入gap,仍然得到10层特征,只不过每层特征的大小为1*1。 作用:防止过拟合,没有要优化的参数,使用全局信息,剔除了全连接层...
1、全局平均池化(Global Average Pooling,GAP) CNN网络中一般在全连接后会有激活函数来做分类,假设这个激活函数是一个多分类softmax,那么全连接网络的作用就是将最后一层卷积得到的 feature map 展开成向量,对这个向量做乘法,最终降低其维度;然后输入到softmax层中得到对应的每个类别的得分。GAP的思路就是将上述两个...
Global average pooling (GAP) Golbal Average Pooling 第一次出现在论文Network in Network中,后来又很多工作延续使用了GAP,实验证明:Global Average Pooling确实可以提高CNN效果。 Traditional Pooling Methods 要想真正的理解Global Average Pooling,首先要了解深度网络中常见的pooling方式,以及全连接层。
但是全连接的参数实在是太多了,你想这张图里就有20*12*12*100个参数,前面随便一层卷积,假设卷积核是7*7的,厚度是64,那也才7*7*64,所以现在的趋势是尽量避免全连接,近期的大部分论文FC多用全局平均池化层(GAP,Global Average Pooling)的方法代替。后者的思想就是:用 feature map 直接表示属于某个类的 confi...
Global Average Pooling 每个讲到全局池化的都会说GAP就是把avg pooling的窗口大小设置成feature map的大小,这虽然是正确的,但这并不是GAP内涵的全部。GAP的意义是对整个网络从结构上做正则化防止过拟合。 GAP直接从feature map的通道上下手,如果我们最终有1000类,那么最后一层卷积输出的feature map就只有1000个channel...
在深度学习,特别是卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks, CNNs)的发展过程中,全局平均池化(GlobalAverage Pooling,GAP)技术已成为一种重要的结构组件,尤其是在图像识别和分类任务中。GAP技术通过简化模型结构,减少参数数量,提高了网络的泛化能力,并在一定程度上防止了过拟合现象。本文将深入探讨GAP技术的原理、应用以...
答案是肯定的,Network in Network工作使用GAP来取代了最后的全连接层,直接实现了降维,更重要的是极大地减少了网络的参数(CNN网络中占比最大的参数其实后面的全连接层)。Global average pooling的结构如下图所示: 由此就可以比较直观地说明了。这两者合二为一的过程我们可以探索到GAP的真正意义是:对整个网路在结构上...
的尺寸。 GAP层通过简单地获取所有 值的平均值,将每个 特征映射层减少为单个数字. global_average_pooling.png 可以这样使用GAP层,即GAP层之后是一个密集连接的层,其中softmax激活函数产生预测的对象类。 fromkeras.layersimportGlobalAveragePooling2D,Densefromkeras.applicationsimportVGG16fromkeras.modelsimportModeldef...