PyTorch 全局平均池化使用详解 全局平均池化(Global Average Pooling, GAP)是一种避免过拟合且提取特征的有效方法。它通过计算特征图的均值来减少连续的特征维度,从而将空间信息压缩为一个输出向量。本文将详细介绍在 PyTorch 中如何实现全局平均池化,并提供相关代码示例。 什么是全局平均池化? 全局平均池化是一种操作,将...
output_tensor=gap_layer(input_tensor)# 应用全局平均池化 1. 说明:在这一步,我们将输入张量输入到池化层,计算输出张量。由于是全局平均池化,输出将为每个输入通道的平均值。 步骤五:输出结果 最后,我们打印输出结果的尺寸。 print(output_tensor.size())# 打印输出结果的尺寸 1. 说明:输出的形状应为[1, 3,...
简介:本文将介绍如何在PyTorch中添加全局平均池化层,这是一种在卷积神经网络中常用的池化技术,它可以有效减少模型的参数数量并提升模型的泛化能力。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 全局平均池化(Global Average Pooling)是一种特殊的池化操作,它对整个特征图进...
大量的参数会导致网络模型应用部署困难,并且其中存在着大量的 参数冗余,也容易发生过拟合的现象。在很多场景中,我们可以使用全局平均池化层(Global Average Pooling,GAP)来取代全连接层,这种思想最早见于NIN(Network in Network)网络中,总体上,使用GAP有 如下3点好处: ...
使用Global Average Pooling 在这里插入图片描述 训练策略 分类的训练策略网络训练在 ImageNet 1000类分类数据集上训练了160epochs,使用随机梯度下降,初始学习率为0.1, polynomial rate decay with a power of 4, weight decay of 0.0005 and momentum of 0.9 。训练期间使用标准的数据扩大方法:随机裁剪、旋转、变换颜...
全局平均池化(Global Average Pooling):减小维度。 全连接层:用于分类或其他任务。 4.1 初始卷积层 在进入深度残差网络的主体结构之前,第一层通常是一个初始卷积层。这个卷积层的主要任务是对输入图像进行一定程度的空间下采样(Spatial Downsampling)和特征抽取。
大量的参数会导致网络模型应用部署困难,并且其中存在着大量的 参数冗余,也容易发生过拟合的现象。在很多场景中,我们可以使用全局平均池化层(Global Average Pooling,GAP)来取代全连接层,这种思想最早见于NIN(Network in Network)网络中,总体上,使用GAP有 如下3点好处: ...
Global Average Pooling 对每个通道求均值 nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)的用处就是不管输入的大小是...
CAM 来自CVPR 2016《Learning Deep Features for Discriminative Localization》,作者在研究global average pooling(GAP)时,发现GAP不止作为一种正则,减轻过拟合,在稍加改进后,可以使得CNN具有定位的能力,CAM(class activation map)是指输入中的什么区域能够指示CNN进行正确的识别。