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理解全连接层与GAP
时间 2021-01-02
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卷积神经网络
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全连接层讲解 可以参照这牌你文章,里边全连接层讲的非常好。 全连接层缺点: 参数量过大,会导致过拟合。 所以现在会用一种GAP(全局平均池化)来代替全连接层。 GAP就是让一个H×W×C的输入变成一个1×1×C的输出,每个输出都是该层的像素的平均值。 假设卷积层的最后输出是h × w × d 的三维特征图,具体大小为6 × 6 × 3,经过GAP转换后,变成了大小为 1 × 1 × 3 的输出值,
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