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全局平均池化层替代全连接层,全局池化的作用

时间:2023-05-03 20:30:26 阅读:129494 作者:4163

参考文献:深度学习:全球轮询(全球池化) )。

全局平均轮询

论文来源:网络上网络

举一个例子

如果假设最后一层的数据是10个6*6的特征图,则全局平均轮询计算将每一张特征图所有像素点的平均值,为输出一个数据值

至此,10 个特征图输出为10个数据点,假设这些数据点为组成一个1*10的向量,则为一个特征向量

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