对全局平均池化（GAP）过程的理解

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#全局平均池化

本文详细介绍了全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）的概念及其在深度学习中的应用。GAP作为一种减少参数数量的技术，通过将整个特征图压缩为单一数值，简化了后续的全连接层，有效降低了模型复杂度。

对学习Class Activation Mapping（CAM）原文献的时候提到的全局平均池化GAP方法做个简单的知识补充。

所谓的全局就是针对常用的平均池化而言，平均池化会有它的filter size，比如 2 * 2，全局平均池化就没有size，它针对的是整张feature map.

全局平均池化（Global average Pooling）由 M. Lin, Q. Chen, and S. Yan. Network in network. Interna-

tional Conference on Learning Representations, 2014.提出来。

用个简单的例子来说明它的过程，作用请看原文献或者百度。

一个feature map 全局平均池化后得到一个值，再进行全连接（softmax）就会少很多参数。

 

深入理解全局池化：全局平均池化与全局最大池化
2501_90323865的博客
07-09 131
本文系统探讨了CNN中全局池化技术，重点对比了全局平均池化和全局最大池化的性能差异。文章首先概述了CNN基础架构和传统池化方法，解释全局池化诞生的背景是为解决全连接层过拟合问题。通过FashionMNIST实验表明，全局平均池化87%的准确率略优于全局最大池化的85%。可视化分析揭示，两种方法分别通过特征图平均值和最大值来激活正确类别。研究证实全局池化既能保留空间结构又能有效降维，其中全局平均池化因综合考量特征图整体信息而表现更优。
39、平均池化和全局平均池化
AI与算法都要通俗易懂
12-15 3076
在了解了池化算法的基本概念之后，继续了解一个应用很广泛的池化，叫作全局平均池化。先看下平均池化。平均池化就是在池化核标定的范围内，对像素取平均值然后作为输出。在很多AI框架或算法描述中，平均池化大概可以分为两种：一种叫作adaptive average pool(自适应平均池化）, 另一种叫作 globle average pool（全局平均池化）。自适应平均池化，单从算法本身讲，可以看做就是普通的池化，它的池化核可大可小，依据神经网络的算法和结构设计来决定。
深度学习的全局平均池化（GAP）技术
02-20 2317
在深度学习，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的发展过程中，全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）技术已成为一种重要的结构组件，尤其是在图像识别和分类任务中。全局平均池化（GAP）是一种池化（Pooling）操作，它在卷积神经网络的最后一层卷积层之后被应用，用于将每个特征图（Feature Map）的平均值作为该特征的总体表示。具体来说，对于每一个特征图，GAP计算所有元素的平均值，生成一个单一的标量值。
深度学习的9种池化方法
whaosoft143ai的博客
05-19 6418
CNN通常使用空间下采样层来缩小特征图，以实现更大的接受场和更少的内存消耗，但对于某些任务而言，这些层可能由于不合适的池化策略而丢失一些重要细节，最终损失模型精度。随机池化只需对特征图中的元素按照其概率值大小随机选择，即元素值大的被选中的概率也大，而不像max-pooling那样，永远只取那个最大值元素，这使得随机池化具有更强的泛化能力。DPP池化允许缩减规模以专注于重要的结构细节，可学习的参数控制着细节的保存量，此外，由于细节保存和规范化相互补充，DPP可以与随机合并方法结合使用，以进一步提高准确率。
深度学习基础——卷积神经网络的基础模块
weixin_39753819的博客
04-20 1535
批归一化是一种用于神经网络中的技术，旨在减少训练过程中的内部协变量偏移，并且可以作为一个正则化项来降低网络的过拟合程度。通过对每个小批量输入进行归一化，使得网络的输入更加稳定，加快收敛速度，同时提高网络的泛化能力。
通俗易懂理解全局平均池化(GAP)
IT菜鸟
11-17 1万+
通俗易懂理解全局平均池化(GAP)
6. 全连接层与全局平均池化1
08-03
2. 全局平均池化（Global Average Pooling）的理解： 全局平均池化是对特征图进行整体平均操作，代替了传统的最大池化或平均池化。传统池化的主要目的是降采样，减少数据维度，保留重要特征，并增强模型的旋转不变性...
【深度学习】 全局平均池化
delaune的博客
10-17 881
一文带你深入全局平均池化
Global Average Pooling全局平均池化的一点理解
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qq_23304241的博客
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  Traditional Pooling Methods 要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。 众所周知CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心，激活函数帮助网络获得非线性特征，而池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕...
普通池化，全局平均池化和全局最大池化详解
最新发布
04-01
好的，我现在需要帮助用户理解普通池化、全局平均池化和全局最大池化的概念及区别。首先，我得回忆一下这些池化方法的基本定义和作用。用户可能对深度学习中的池化层不太熟悉，所以得从基础讲起。 根据引用内容，...
全局平均池化GAP
越努力，越幸运
11-22 533
Resnet50部分cfg文件 [convolutional] batch_normalize=1 filters=2048 size=1 stride=1 pad=1 activation=linear [shortcut] from=-4 activation=leaky [convolutional] filters=1000 size=1 stride=...
GAP解读：全局平均池化
pangxing6491的博客
02-18 579
https://blog.youkuaiyun.com/u014264373/article/details/80516294?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control
GAP(全局平均池化层)操作
hanhan的博客
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转载的文章链接： 为什么使用全局平均池化层？ 关于 global average pooling https://blog.youkuaiyun.com/qq_23304241/article/details/80292859 在卷积神经网络的初期，卷积层通过池化层（一般是 最大池化）后总是要一个或n个全连接层，最后在softmax分类。其特征就是全连接层的参数超多，使模型本身变得非常臃肿。 之后，有大牛在NIN（Network in Network）论文中提到了使用全局平局池化层代替全连接层的思路，以下是摘录的一.
全局平均池化（Global Average Pooling，简称GAP）
weixin_46211609的博客
03-27 1326
全局平均池化（Global Average Pooling，简称GAP）是一种常用于卷积神经网络（CNN）中的池化方法，特别是在图像分类等任务中。它的作用是通过对每个特征图（feature map）进行平均操作来减少数据的维度。：通常是一个经过卷积层处理的特征图，大小为 ( H × W × C )（其中 ( H ) 和 ( W ) 分别是特征图的高度和宽度，( C ) 是通道数）。
深度学习 Global average pooling (GAP) 全局平均池化
puspos的博客
09-01 2331
Global average pooling 之前 如何分类 cnn中通常在最后分类时，最后用全连接层接softmax激活函数进行分类。 最后一层卷积通过卷积得到全连接的输入 最后一层的卷积得到的feature map为(channels_in, h,w)，通过一个卷积核(channels,h,w)，得到一个神经元即(1,1,1)。若全连接层的输入要求有1024个神经元，则需要1024个卷积核。 存在的问题 全连接参数量过大，降低了训练的速度，且很容易过拟合 Global average pooling
关于全局平均池化的理解
weixin_38931565的博客
01-16 1万+
1、全局平均池化 平均池化：在feature map上以窗口的形式进行滑动（类似卷积的窗口滑动），操作为取窗口内的最大值作为结果，经过操作后，feature map降采样，减少了过拟合现象。 全局平均池化GAP：不以窗口的形式取均值，而是以feature map为单位进行均值化。即一个feature map输出一个值。 《NIN》:使用全局平均池化代替CNN中传统的全连接层。在使用卷积层的识别任务...
全局平均池化（Global average pooling, GAP）
qq_40734883的博客
03-01 3071
全局平均池化（Global average pooling, GAP）
全局平均池化
u012370185的博客
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全局平均池化是在论文Network in Network中提出的，原文中全局平均池化的作用和优点： 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==类别数 的特征向量，然后直接输入到softmax层 作用：代替全连接层，可接受任意尺寸的图像 优点：1）可以更好的将类别与最后一个卷积层的特征图对应起来（每一个通道对应一种...
全局平均池化和全局最大池化详解
04-01
<think>嗯，用户想了解全局平均池化和全局最大池化的原理、区别和应用场景。首先，我得回忆一下这两种池化方法的基本概念。全局平均池化（Global Average Pooling，GAP）和全局最大池化（Global Max Pooling，GMP）都是深度学习中常用的池化操作，尤其是在卷积神经网络中。 首先，我需要解释它们的原理。全局平均池化应该是对整个特征图的每个通道计算平均值，而全局最大池化则是取每个通道的最大值。这样做的效果是，GAP可能会保留更多的整体信息，而GMP则强调最显著的特征。不过，我需要确认这些说法是否正确，可能得参考一些资料或者论文。 然后，区别部分。除了计算方式的不同，它们的应用场景可能也有所不同。比如，GAP常用于分类任务，因为平均值可能更稳定，而GMP可能在需要突出关键特征的场景下表现更好，比如目标检测中的某些情况。不过，用户提到的引用[1]里提到平均池化和最大池化的顺序问题，不过用户的问题是关于全局池化的，可能需要区分开普通池化和全局池化的应用。 应用场景方面，GAP在ResNet等网络中被用来替代全连接层，减少参数数量，防止过拟合。GMP可能在某些网络结构中用于不同任务，比如细粒度分类或者当需要关注局部特征时。不过需要具体例子来说明。 接下来，我需要确保LaTeX格式正确，用户要求行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。比如，GAP的公式应该是每个通道取平均，假设输入特征图是$H \times W \times C$，那么GAP之后就是$1 \times 1 \times C$，每个通道的值是$\frac{1}{HW}\sum_{i=1}^{H}\sum_{j=1}^{W} x_{i,j,c}$。同样，GMP则是每个通道取最大值，公式为$\max_{i,j} x_{i,j,c}$。 然后，区别部分需要对比两者的计算方式、信息保留、抗噪声能力等。比如，GAP对噪声更鲁棒，而GMP对局部变化更敏感。应用场景的话，GAP适合分类任务，GMP适合需要识别显著特征的场景，比如图像中有明显物体的情况。 用户提供的引用[1]提到平均池化和最大池化的顺序，但这里的问题是关于全局池化，所以可能需要指出全局池化通常是在最后阶段使用，替代全连接层，而不是中间层的池化。因此，引用中的内容可能更多适用于普通池化层，而全局池化是另一种应用方式。 最后，生成相关问题的时候，需要考虑用户可能的进一步疑问，比如具体网络中的应用案例，如何选择两者，或者它们对模型性能的影响等。要确保问题相关且有深度，帮助用户深入理解。</think>### 全局平均池化与全局最大池化 #### 原理 1. **全局平均池化 (Global Average Pooling, GAP)** 对特征图的每个通道计算所有空间位置的平均值，输出维度为$1 \times 1 \times C$（假设输入特征图为$H \times W \times C$）。公式为： $$ \text{GAP}(x_c) = \frac{1}{H \times W} \sum_{i=1}^H \sum_{j=1}^W x_{i,j,c} $$ 其作用是将每个通道的全局空间信息压缩为单个值，常用于分类任务中替代全连接层，减少参数数量[^1]。 2. **全局最大池化 (Global Max Pooling, GMP)** 对特征图的每个通道取所有空间位置的最大值，输出维度同样为$1 \times 1 \times C$。公式为： $$ \text{GMP}(x_c) = \max_{1 \leq i \leq H, 1 \leq j \leq W} x_{i,j,c} $$ 其作用是保留每个通道中最显著的特征响应，适用于需要突出局部关键特征的场景。 --- #### 区别 | 特性 | 全局平均池化 (GAP) | 全局最大池化 (GMP) | |---------------------|--------------------------------------|--------------------------------------| | **计算方式** | 取通道内所有值的均值 | 取通道内最大值 | | **信息保留** | 反映整体分布，抑制噪声 | 强调局部显著特征，忽略非最大值区域 | | **抗噪声能力** | 较强（均值平滑噪声） | 较弱（可能放大噪声峰值） | | **梯度传播特性** | 梯度均匀分配到所有位置 | 梯度仅传递到最大值位置 | --- #### 应用场景 1. **GAP 的典型应用** - **分类任务**：如ResNet中使用GAP替代全连接层，降低过拟合风险[^1]。 - **轻量化模型**：减少参数量的同时保留通道语义信息。 - **弱监督定位**：通过GAP输出的权重定位关键区域（如CAM算法）。 2. **GMP 的典型应用** - **目标检测**：强调物体局部显著特征（如边缘、纹理）。 - **对抗样本防御**：最大值操作可能过滤扰动噪声。 - **多模态融合**：在特征选择中保留最突出的模态响应。 --- #### 选择建议 - 若任务需要全局上下文信息（如图像分类），优先选择**GAP**。 - 若任务依赖局部关键特征（如细粒度分类），可尝试**GMP**或**GAP+GMP混合**。 - 实验表明，两者结合（如并联或加权）有时能提升模型鲁棒性。 ---
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