转载：https://blog.csdn.net/Losteng/article/details/51520555
最近在看关于cifar10 的分类的识别的文章
在看all convolution network 中看到中用到一个global average pooling
下面就介绍一下global average pooling
这个概念出自于 network in network
主要是用来解决全连接的问题，其主要是是将最后一层的特征图进行整张图的一个均值池化，形成一个特征点，将这些特征点组成最后的特征向量
进行softmax中进行计算。
举个例子
假如，最后的一层的数据是10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10 个特征图就会输出10个数据点，将这些数据点组成一个1*10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
转载：https://blog.csdn.net/Losteng/article/details/51520555...
The concept of Global Average Pooling (GAP) was first pro...
参考：https://blog.csdn.net/qq_23304241/article/details/8029...
持续更新 global average poolinghttps://stats.stackexchange.co...
Golbal Average Pooling 第一次出现在论文Network in Network中，后来又很多工...
GAP (Global Average Pooling)可用于模型微调,在做图像分类比赛时效果较好.最早在<
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本文标题：Global average Pooling2019-07-28
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/rfcprctx.html
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