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深圳到河源全局平均池化（global-average-pooling）
全局平均池化在很多视觉任务中会⽤到。之前对darknet-53结构分析的时候，特别留意了⼀下全局平局池化。
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其实，这个操作就是它的字⾯意思：把特征图全局平均⼀下输出⼀个值，也就是把W*H*D的⼀个张量变成1*1*D的张量。下列引⽤来⾃stackoverflow:好听的祝福语
With Global pooling reduces the dimensionality from 3D to 1D. Therefore Global pooling outputs 1 respon for every feature map. This can be the maximum or the average or whatever other pooling operation you u.
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地保It is often ud at the end of the backend of a convolutional neural network to get a shape that works with den layers. Therefore no flatten has to be applied.
可以看darknet-53的例⼦：
看到Darknet-53在平均池化前的张量输出是8x8x1024，对每个8x8的特征图做⼀个平均池化(取⼀个平均数)，就可以得到1024个标量了，然后在进⼊⼀个1000结点的全连接层，最后通过softmax输出。这就是⼀个分类⽹络的主⼲了。
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