全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现:

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零、全局池化介绍

普通池化方法汇总详见:https://blog.csdn.net/qq_43665602/article/details/126625116
全局池化与普通池化的区别在于“局部区域”和“全局”:普通池化根据滑动窗口以及步长以逐步计算局部区域的方式进行;而全局池化是分别对每个通道的所有元素进行计算,谓之全局池化。
全局池化方式的优点:

  • 大大降低计算的参数量;
  • 没有需要学习的参数,可以更好的避免过拟合;
  • 更能体现输入的全局信息;

拿一个简单的网络验证参数量下降(此处只计算权重):
因为池化操作是沿着通道方向对该通道的特征进行,故对于输入(N,C,H,W),池化输出为(N,C)。此处输入特征为(N,C,H,W)=(1,3,3,3),故池化输出为(N,C)=(1,3)。

全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现:
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400185.html

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