GlobalAveragePooling2D的工作原理相对简单。对于输入的每个特征图(channel),该层会计算其所有元素的平均值,并输出一个数值。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(inp...
averagepooling这个概念出自于networkinnetwork主要是用来解决全连接的问题,其主要是是将最后一层的特征图进行整张图的一个均值池化,形成一个特征点,将这些特征点组成最后的特征向量进行softmax中进行计算。 举个例子 假如,最后的一层的数据是10个6*6的特征图,globalaveragepooling是将每一张特征图计算所有像素点的均...
[-0.7089366 , 0.6344181 , 0.973302 ]]], dtype=float32)> pa1 =tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(a1) pa1.shape#TensorShape([2, 3])pa1 <tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=float32, numpy= array([[-0.47028726, 0.3963498 , 0.29016155], [ 0.2713152 , 1.2926704 , -0.34864607]], dtyp...
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...
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。 众所周知CNN网络中常见结构是:卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心,激活函数帮助网络获得非线性特征,而池化的作用则体现在降采样:保留显著特征、降低特征维度,增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义...
举个例子。假如,最后的一层的数据是4个6*6的特征图,global average pooling 是将每一张特征图计算所有像素点的均值,输出一个数据值,这样 4 个特征图就会输出 4 个数据点,将这些数据点组成一个 1*4 的向量的话,就成为一个特征向量,就可以送入到之后的计算中了。
假如,最后的一层的数据是10个6*6的特征图,global average pooling是将每一张特征图计算所有像素点的均值,输出一个数据值, 这样10 个特征图就会输出10个数据点,将这些数据点组成一个1*10的向量的话,就成为一个特征向量,就可以送入到softmax的分类中计算了 ...
x = layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2), name='block5_pool')(x) #卷积层最后一层 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.Gl...
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。