在forward函数中,我们首先将输入图像经过两个卷积层进行特征提取,然后使用AdaptiveAvgPool2d类实现全局平均池化,将特征图的大小调整为1x1,最后使用全连接层对特征进行分类。 需要注意的是,在使用全局平均池化时,我们需要将特征图展平后再输入到全连接层中。在上面的代码中,我们使用view函数将特征图展平为一个长度为128...
在深度学习中,**全局平均池化(Global Average Pooling)**是一种常用的操作,能够有效地减少模型参数数量并防止过拟合。本文将引导你逐步实现全局平均池化,详细解释每一步,并展示代码。 实现步骤 下面是实现全局平均池化的步骤: 步骤详细讲解 步骤一:导入 PyTorch 库 首先,我们需要导入 PyTorch 所需的库。 importtorch...
本文介绍了全局平均池化的概念、优点及其在PyTorch中的实现方法,并推荐使用百度智能云文心快码(Comate)进行代码编写与优化。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 全局平均池化(Global Average Pooling)是一种在深度学习中,特别是在卷积神经网络(CNN)中广泛应用的池化...
base_model= InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)#add a global spatial average pooling layerx =base_model.output x=GlobalAveragePooling2D()(x)#let's add a fully-connected layerx = Dense(1024, activation='relu')(x)#and a logistic layerpredictions = Dense(nb_classes, activatio...
再看看GAP的代码具体实现: @tf_export('keras.layers.GlobalAveragePooling2D', 'keras.layers.GlobalAvgPool2D') class GlobalAveragePooling2D(GlobalPooling2D): """Global average pooling operation for spatial data. Arguments: data_format: A string, ...
再看看GAP的代码具体实现: @tf_export('keras.layers.GlobalAveragePooling2D','keras.layers.GlobalAvgPool2D')classGlobalAveragePooling2D(GlobalPooling2D):"""Global average pooling operation for spatial data. Arguments: data_format: A string,
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。 一、Fully Connected layer 在卷积神经网络的初期,卷积层通过池化层(一般是 最大池化)后总是要一个或n个全连接层,最后在softmax分类。其特征就是全连接层的参数超多...
利用tf.reduce_mean(net,[1,2]) 来实现。 具体请参见slim models zoo.https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/resnet_v1.py. 注意slim models zoo里的tf.reduce_mean已经替换成 net = math_ops.reduce_mean(net, [1, 2], name='pool5', keep...
全局平均池化(Global Average Pooling) 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 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。