GlobalAveragePooling2D就是将每张图片的每个通道值各自加起来再求平均,最后结果是没有了宽高维度,只剩下个数与平均值两个维度。可以理解为变成了多张单像素图片。 从形状上看:[B,H,W,C] ->GlobalAveragePooling2D -> [B,C] 下面有1张图片,高宽分别是2像素,RGB3个通道。即[1,2,2,3] 经过GlobalAverage...
GlobalAveragePooling 层的作用 卷积运算后, tf.keras.layers.GlobalAveragePooling 层根据最后一个轴对 所有值进行平均。这意味着生成的形状将为 (n_samples, last_axis) 。例如,如果您的最后一个卷积层有 64 个过滤器,它会将 (16, 7, 7, 64) 变成(16, 64) 。让我们进行测试,经过一些卷积操作: import ...