全局平均池化(Global Average Pooling)是一种在深度学习中,特别是在卷积神经网络(CNN)中广泛应用的池化技术。与传统的最大池化或平均池化不同,全局平均池化对整个特征图进行池化操作,从而将其空间维度缩减为1。这种池化方式不仅显著减少了模型的参数数量,还显著增强了模型的鲁棒性,因为全局平均池化能够自动学习特征之间的相对重要
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) #GAP层 prediction = Dense(10, activation='softmax')(x) #输出层 1. 2. 3. 再看看GAP的代码具体实现: @tf_export('keras.layers.GlobalAveragePooling2D', 'keras.layers.GlobalAvgPool2D') class GlobalAveragePooling2D(GlobalPooling2D): """Global average ...
全局平均池化pytorch 全局平均池化(Global Average Pooling)在PyTorch中是一个至关重要的操作,能够将特征图转化为固定大小的输出,特别适用于卷积神经网络(CNN)中的分类任务。这种方法通过对每个通道的特征图进行平均来实现下采样,从而减少参数数量并防止过拟合。本文将深入探讨“全局平均池化PyTorch”的相关话题,包括版本对...
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...
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None, **kwargs) 2 Normalization Keras官方只提供了两种Normalization的方法,一个是BatchNormalization,一个是LayerNormalization。虽然没有提供InstanceNormalization和GroupNormalization的方法,我们可以通过修改BN层的参数来构建。
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None, **kwargs) 2 Normalization Keras官方只提供了两种Normalization的方法,一个是BatchNormalization,一个是LayerNormalization。虽然没有提供InstanceNormalization和GroupNormalization的方法,我们可以通过修改BN层的参数来构建。
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: ...
离散特征一般有单值特征和多值特征,分别要做one-hot编码和multi-hot编码,单值特征没什么问题,直接映射成embedding向量即可,而对于多值特征,比如:用户点击过的item序列,用户点击过item类目的序列,通常的操作都是每个item映射成一个embedding向量,然后做一个sum/average pooling,最终得到一个embedding向量。
Global Average Pooling Development Timeline 类图示例 classDiagram class SimpleCNN { +__init__() +forward(x) } class torch.nn.Conv2d { +__init__(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding) +forward(x) } class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d { ...