关于GAP（全局平均池化层）的起源与逐步改进和进化版本

业界资讯 2023-04-08 13:45:27 阅读次数: 0

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1. GAP起源
1. 论文1：Is Second-order Information Helpful for Large-scale Visual Recognition?
2. 论文2：Towards Faster Training of Global Covariance Pooling Networks by Iterative Matrix Square Root Normalization
- 2.1 摘要
- 2.2 引言
3. 论文3：Global second-order pooling convolutional networks
- 3.1 论文摘要
- 3.2 论文实验
相关文献资料

1. GAP起源

传统的CNN网络，比如ALexNet࿰

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转载自blog.csdn.net/u013537270/article/details/126629192

关于GAP（全局平均池化层）的起源与逐步改进和进化版本

GAP(全局平均池化层)操作

全连接层（FC）与全局平均池化层（GAP）

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GAP全局平均池化详解

GAP全局池化替代全连接层的分析

39、平均池化和全局平均池化

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对全局平均池化的理解

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全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现：

卷积神经网络中关于全局平均池化代替全连接层、以及参数计算等的一些思考

建立一个带有全局平均池化层的卷积神经网络

最大池化层和平均池化层图解

全局平均池化（Golbal Average Pooling）

tensorflow 实现全局平均池化

全局平均池化（Global Average Pooling）

进化版数据结构（可持久化）

torch|全局池化层详解

全局平均池化(global-average-pooling)

简述平均池化和最大池化

蓝牙GATT和GAP层

【数据】卷积层和池化层

【笔记】上、下采样：最大池化和平均池化分别取池化窗口中输入元素的最大值和平均值作为输出；池化层的一个主要作用是缓解卷积层对位置的过度敏感性；可以指定池化层的填充和步幅；池化层的输出通道数跟输入通道数

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