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...
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...
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 ...
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...
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...
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...
Average Pooling 由公式(2)可知l层在高度i和宽度j上接收l-1层坐标范围分别是$[{i\cdot s_1^{l-1}},{i\cdot s_1^{l-1}+k_1^{l-1}-1}] \text{和}[{j\cdot s_2^{l-1}},{j\cdot s_2^{l-1}+k_2^{l-1}-1}]$ ; 即 $$ \begin{cases} {i\...