关于 global average pooling

最新推荐文章于 2023-04-24 02:37:04 发布
最新推荐文章于 2023-04-24 02:37:04 发布
阅读量1.2w 收藏 27
点赞数 13
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： ML
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yimingsilence/article/details/79227668

Golbal Average Pooling 第一次出现在论文Network in Network中，后来又很多工作延续使用了GAP，实验证明：Global Average Pooling确实可以提高CNN效果。

Fully Connected layer

很长一段时间以来，全连接网络一直是CNN分类网络的标配结构。一般在全连接后会有激活函数来做分类，假设这个激活函数是一个多分类softmax，那么全连接网络的作用就是将最后一层卷积得到的feature map stretch成向量，对这个向量做乘法，最终降低其维度，然后输入到softmax层中得到对应的每个类别的得分。

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Global Average Pooling与FC与Average Pooling与 Global Max Pooling
yang_daxia的博客
02-25 843
1.Global Average Pooling Global Average Pooling（GAP）出自 Network in network GAP 输入(H, W, C)-->（1, 1, C） 直接在HW上pooling，将信息压缩到一个点。 优点：和FC相比无训练参数，所以可以防止过拟合 参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/376836...
pytorch 学习 | 全局平均池化 global average pooling 实现 和作用优点解析
热门推荐
湫一
05-24 4万+
pytorch 实现 在一些论文中，我们可能会看到全局平均池化操作，但是我们从pytorch官方文档中却找不到这个API，那我们应该怎么办？ 答案是： 利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。 首先我们简单理解全局平均池化操作。 如果有一批特征图，其尺寸为 [ B, C, H, W], 我们经过全局平均池化之后，尺寸变为[B, C, 1, 1]。 也就是说，全局平均池化其实就是对每...
Pytorch实现全局平均池化（Global Average Pooling )
u014772432的博客
02-06 1万+
现在所有的博客上面，大部分并没有这个功能的实现，或者大部分没有使用pytorch去实现全局平均池化这个功能。所以这篇博客就是用pytorch来实现全局平均池化这个功能。 首先全局平均池化的目的是提取每一张特征图的平均值。 实现全局平均池化大部分用的是keras的库。先看代码。 import tensorflow as tf import torch a=torch.arange(0,24).view(2, 3, 2,2) a=a.float() a=a.numpy() print("This is
全局平均池化（Global Average Pooling）
又帅又酷的红头发10号
02-12 3万+
出处：Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013. 定义：将特征图所有像素值相加求平局，得到一个数值，即用该数值表示对应特征图。 目的：替代全连接层 效果：减少参数数量，减少计算量，减少过拟合 思路：如下图所示。假设最终分成10类，则最后卷积层应该包含10个滤波器（即输...
深度学习 Global average pooling (GAP) 全局平均池化
puspos的博客
09-01 2324
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
pytorch 学习 | 全局平均池化 global average pooling
计算机视觉
07-27 8207
版权声明：本文为优快云博主「qyhyzard」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90495254 利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。 首先我们简单理解全局平均池化操作。 如果有一批特征图，其尺寸为 [ B, C, H, W], 我们经过全局平均池化之后，尺寸变为[B, C, 1, 1]。 也就是说，全局平均池化...
Global Average Pooling
FanJin的博客
04-01 1万+
CNN的变种有很多，除了CNN进化史上经典的那几种Net，还有一些网络根据实际问题的不同需求，对其中某些Layer进行修改。 本文的问题源于一篇关于肺部CT的CNN的文章（ShuoWang,et al. Predicting EGFR mutation status in lung adenocarcinoma on computed tomography image using deep ...
GlobalAveragePooling2D()
qq_41286949的博客
05-26 5235
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D( data_format=None, **kwargs ) 输入参数： data_format: 输入是一个字符串。“channels_last”(默认) 或者"channels_first"。 channels_last:代表通道数在最后，输入数据的形式是(batch, height, width, channels)； channels
tensorflow中keras的GlobalAveragePooling2D和AveragePooling2D的区别
qq_37891889的博客
11-03 1万+
平均池化CNN中是常用的操作，下面介绍一下tensorflow中keras的GlobalAveragePooling2D和AveragePooling2D的返回的tensor的维度的区别。 GlobalAveragePooling2D是平均池化的一个特例，它不需要指定pool_size和strides等参数，操作的实质是将输入特征图的每一个通道求平均得到一个数值。它的输入和输出维度为： Inp...
pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
GlobalAveragePooling
weixin_38530843的博客
11-22 189
PyTorch基础（九）----- torch.mean()方法_奋斗の博客-优快云博客_torch.mean
卷积神经网络---池化层
weixin_45698190的博客
10-10 4100
在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和global average pooling（全局平均池化），池化层有一个很明显的作用：减少特征图大小，也就是可以减少计算量和所需显存。 ***mean-pooling（平均池化）：***即对邻域内特征点只求平均 优缺点：能很好的保留背景，但容易使得图片变模糊 正向传播：邻域内取平均 反向传播：特征值根据领域大小被平均，然后传
深度学习基础系列（十）| Global Average Pooling是否可以替代全连接层？
weixin_33672400的博客
11-26 1685
　　Global Average Pooling(简称GAP，全局池化层)技术最早提出是在这篇论文（第3.2节）中，被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中，可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层，转而使用GAP，而在支持迁移学习方面，各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP)。然而，GAP是否真的可以...
全局平均池化（Global average pooling, GAP）
qq_40734883的博客
03-01 3058
全局平均池化（Global average pooling, GAP）
如何使用全局平均池化（Global Average Pooling）
weixin_43960370的博客
04-24 1313
Golbal Average Pooling 第一次出现在论文Network in Network中，后来又很多工作延续使用了GAP，实验证明：Global Average Pooling确实可以提高CNN效果。
使用AvgPooling替换AdaptivePooling，池化padding,global average pooling 与 average pooling 的差别
Hali_Botebie的博客
06-09 3054
其他推理框架可能不支持AdaptivePooling操作，该操作仅存于PyTorch中 PyTorch官方文档可知， AdaptivePooling可通过输入大小input_size自适应控制输出大小output_size， 而一般的AvgPooling/MaxPooling则是通过kernel_size、stride、padding来计算output_size，公式如下： outputsize=ceil((inputsize+2∗padding−kernelsize)/stride)+1output_s
GlobalAveragePooling2D MaxPooling2D
最新发布
01-06
### GlobalAveragePooling2D 和 MaxPooling2D 的区别 在神经网络中，池化层用于减少特征图的空间尺寸并控制过拟合。两种常见的池化方法分别是全局平均池化（`GlobalAveragePooling2D`）和最大池化（`MaxPooling2D`...
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值