nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

从全局平均池化到自适应:用nn.AdaptiveAvgPool2d(1)轻松搞定你的CNN分类头 本文深入探讨了PyTorch中`nn.AdaptiveAvgPool2d(1)`在CNN分类头中的应用,揭示了其如何替代传统全连接层,实现参数高效、平移不变的特征提取。通过代码示例和现代架构分析,展示了自适应平均池化在ResNet、EfficientNet等模型中的优势,帮助开发者构建更高效的图像分类器。 阅读详情
1、m=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
只需要给定输出特征图的大小就好,其中通道数前后不发生变化。

全局信息采用如下公式:



采用如下的公式:

self.avgpool =  nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
输出尺寸:

torch.Size([2, 32, 16, 16])----->torch.Size([2, 32, 1, 1])
————————————————
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原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/zouxiaolv/article/details/106364351

他的通道数不变,但是尺寸大小变了。变成1了。

pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d() 自适应平均池化函数解析 如题:只需要给定输出特征图的大小就好,其中通道数前后不发生变化。具体如下: AdaptiveAvgPool2d CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE] Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input pla... 阅读详情

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