论文阅读-《Learning Deep Features for Discriminative Localization》

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1. 关于全连接层不能保持spatial information的理解
   相比全连接层，卷积层是一个spatial-operation，能够保持物体的空间信息(translation-variant)。比如一个物体原来在左上角，卷积之后的结果feature-map在左上角的激活值大。如果这个物体移动到右下角，那么卷积之后的feature-map同样会在右下角的激活值比较大。但是对于全连接层来说，它是将feature-map所有位置的信息综合之后输出，和物体的具体位置在哪里无关，比如一张图，人在左上角和右下角得到的fc层的输出应该是一致的（因为后面就接softmax分类了）

2. 本文的contribution
   Revisit the global average pooling,and sled light on how it explicitly enables the convolutional neural network to have remarkable localization ability despite being trained on image-level labels

3. 行文思路
   1 背景提出：卷积神经网络里面的每一个卷积单元其实都扮演着一个个object detector的角色，本身就带有能够定位物体的能力。但是这种能力在利用全连接层进行classification的时候就丢失了。因此，像那些全卷积的神经网络，比如googlenet，都在避免使用全连接层，转而使用global average pooling，这样的话不仅可以减少参数，防止过拟合，还可以建立feature map到category之间的关联。

   2 作者想法：global average pooling(gap)不仅仅是一个regularizer，还能够将卷积层的定位能力一直保持到最后一层。即使这个网络是训练来进行分类的，我们也可以在feature map上获取那些对于分类具有区分性(discriminative)的区域。比如对于一张分类成自行车的图片来说，feature map上面