tensorflow学习之关于全局均值池化（GAP）
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），操作为取窗口内的平均值作为结果，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
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