全局平均池化层（GLP）

一、全局平均池化

全局平均池化层（GAP）在2013年的《Network In Network》（NIN）中首次提出，于是便风靡各种卷积神经网络。为什么它这么受欢迎呢？

一般情况下，卷积层用于提取二维数据如图片、视频等的特征，针对于具体任务（分类、回归、图像分割）等，卷积层后续会用到不同类型的网络，拿分类问题举例，最简单的方式就是将卷积网络提取出的特征（feature map）输入到softmax全连接层对应不同的类别。首先，这里的feature map是二维多通道的数据结构，类似于三个通道（红黄绿）的彩色图片，也就是这里的feature map具有空间上的信息；其次，在GAP被提出之前，常用的方式是将feature map直接拉平成一维向量（下图左），但是GAP不同，是将每个通道的二维图像做平均，最后也就是每个通道对应一个均值（下图右）。

思想：对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值，经过全局平均池化之后就得到一个 维度==类别