Global Average Pooling对全连接层的可替代性分析

原创 2017年08月24日 15:54:22

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CNN（卷积层convolutional layer，激励层activating layer，池化层pooling，全连接层fully connected）
CNN产生的原因:当使用全连接的神经网络时,因为相邻两层之间的神经元都是有边相连的,当输入层的特征纬度非常高时(譬如图片),全连接网络需要被训练的参数就会非常多(参数太多,训练缓慢),CNN可以通过训 ...
深度学习基础系列| Global Average Pooling是否可以替代全连接层？
Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术.在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至 ...
Lesson 16.1016.1116.1216.13 卷积层的参数量计算，1x1卷积核分组卷积与深度可分离卷积全连接层 nn.Sequential全局平均池化，NiN网络复现
二架构对参数量/计算量的影响在自建架构的时候,除了模型效果之外,我们还需要关注模型整体的计算效率.深度学习模型天生就需要大量数据进行训练,因此每次训练中的参数量和计算量就格外关键,因此在设计卷积网 ...
卷积神经网络CNN要点：CNN结构、采样层、全连接层、Zero-padding、激活函数及Dropout
CNN结构: 卷积层:特征提取: 采样层:特征选择: 全连接层:根据特征进行分类. 采样层(pooling): max-pooling:克服卷积层权值参数误差: average-pooling:克服卷 ...
caffe中常用的层：全连接层Full Connection层
全连接层到底什么用?我来谈三点. 全连接层(fully connected layers,FC)在整个卷积神经网络中起到"分类器"的作用.如果说卷积层.池化层和激活函数层等操作是将 ...
Global Average Pooling
CNN的变种有很多,除了CNN进化史上经典的那几种Net,还有一些网络根据实际问题的不同需求,对其中某些Layer进行修改. 本文的问题源于一篇关于肺部CT的CNN的文章(Shuo Wang, et ...
全连接层（Fully Connected Layer）
CNN 入门讲解:什么是全连接层(Fully Connected Layer)? 转发于专栏卷积神经网络(CNN)入门讲解我们讲到激活函数(Activation Function),假设我们经过一个 ...
网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——BN层、全连接层)
BN层为了追求更高的性能,卷积网络被设计得越来越深,然而网络却变得难以训练收敛与调参.原因在于,浅层参数的微弱变化经过多层线性变化与激活函数后会被放大,改变了每一层的输入分布,造成深层的网络需要不断 ...

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