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Network in Network----Global Average Pooling

时间:2018-05-05 10:41:28      阅读:225      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

一、结构

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每个特征图一整张图片进行全局均值池化,每张特征图得到一个输出,对应于一个输出类别。例如 CIFAR-100分类任务,可直接将最后一层 Mlpconv 输出通道设为100,对每个 Feature Map 进行全局平均池化得到100维的输出向量。

 

二、作用

1.GAP不需要参数,但全连接层需要大量参数。

2.GAP因为参数少,因此能减少过拟合

3.GAP汇总空间信息,能更好的适应空间变换

Network in Network----Global Average Pooling

原文:https://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/8993838.html

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