这样,如果输入的特征图尺寸为(height, width, channels),经过GlobalAveragePooling2D层后,输出的尺寸将变为(1, 1, channels)。这个操作可以用一个简单的数学公式表示: output[c] = mean(input[:, :, c]) 其中,c表示通道索引,mean表示计算平均值。 实际应用 减少参数数量:GlobalAveragePooling2D层将每个特征图...
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...
Each pooling layer performs weighted linear recombination on the input feature maps 看公式2就很清楚了,是第一层还是传统的卷积,在做一次卷积以后,对输出feature map的中的每一个像素点fij,其对应的所有channel又做了一次MLP,激活函数是ReLU。n表示第n层,而kn表示一个index,因为在第n层里面有很多kernel,和前面...
x=layers.GlobalAveragePooling2D()(x) #GAP层 prediction= Dense(10, activation='softmax')(x) #输出层 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 spati...
全局平均池化(Golbal Average Pooling)与Concatenate层 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...
全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)是一种特殊的池化操作,它对整个特征图进行平均池化,从而得到一个全局的特征描述。在卷积神经网络(CNN)中,全局平均池化通常用于替代全连接层,以减少模型参数数量,提高模型的泛化能力,并防止过拟合。 全局平均池化的计算方式非常简单,只需要将特征图上的所有元素求平均值即可。由...
求均值,假设输入是[N,10,10,100]经过gap后为[N,100]globalaveragepooling结构:卷积神经网络最后的全连接层可以说作为了一个分类器,或者作为了一个...卷积后再加上11的卷积即可,如下图,有三个NIN层,那么第一个NIN的实现应该是conv1[33],(kernal) conv2[11],conv3[11]这种 2.GlobalAverage ...
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。
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。 全局平均池化在很多视觉任务中会用到。之前对darknet-53结构分析的时候,特别留意了一下全局平局池化。 其实,这个操作就是它的字面意思:把特征图全局平均一下输出一个值,也就是把W*H*D的一个张量变成1*1*D的张量。下列引用来自...