深度学习之全局池化(“global pooling”)、全局平局池化(“global avg pooling”)、全局最大池化(“global max pooling),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
为“globalavgpooling”、“globalmaxpooling”等。全连接层的缺点全连接层有一个非常致命的弱点就是参数量过大,特别是与最后一个卷积层相连的全连接层。一方面增加了Training以及testing的计算量,降低了速度;另外一方面参数量过大容易过拟合。虽然使用了类似dropout等手段去处理,但是毕竟dropout是 ...
we directly output the spatial average of the feature maps from the last mlpconv layer as the co...
NiN（网中网）中的GAP（全局平均池化）主要用于防止全连接层过拟合，同时避免了flatten操作，使得网络能够接受不同尺寸的输入图片，输出向量长度固定为通道数。GAP主要提取了通道间的响应度，用于分类目标的置信度。SENet中的GAP与GMP（全局最大池化）则进一步探索了通道间的权重关系，通过GAP对各个通道进行计...
作者本身没有提到GAP与GMP的区别。NiN中有提到：we directly output the spatial average of the feature...
(A)、Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术被认为是可以替代全连接层的一种新技术。 (B)、在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP)。
Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP)。 然而,GAP是否真...
Java 8 的Stream API 提供了不少可替代Java 集合框架的操作。但是不少同学在学习和使用Stream时依然感到...
Pooling operations have been a mainstay in convolutional neural networks for some time. While processes like max pooling and average pooling have often taken more of the center stage, their less known cousins global max pooling and global average pooling have become equally as important. In this ...
Global Max Pooling和Global Average Pooling 全局最大池化和全局平均池化更加简单,是对单个通道上所有的元素求最大值和均值。所以经过全局平均池化后输出就是一维的了。 因此全局最大池化的前向公式为: $$ z_c^l=\max_{0 \le m<H^{l-1}; 0 \le n < \hat W^{...