二、Global Average Pooling 全连接层将卷积层展开成向量之后不还是要针对每个feature map进行分类,而GAP的思路就是将上述两个过程合二为一,一起做了。如图所示: 由此就可以比较直观地说明了。这两者合二为一的过程我们可以探索到GAP的真正意义是:对整个网路在结构上做正则化防止过拟合。其直接剔除了全连接层中黑...
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...
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 ...
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...
例如:最后的一层的数据是10个66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110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 ...
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...
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。
Global Average Pooling 这个概念出自于以下论文: https://arxiv.org/pdf/1312.4400.pdfarxiv.org/pdf/1312.4400.pdf 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...
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。 Traditional Pooling Methods 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。