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  • 全局平均池化
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    2021-09-04 16:13:18

    全局平均池化(global-average-pooling)顾名思义就是整个特征图求一个平均值,把张量从WxHxN变到1x1xN。

    平均池化(average-pooling)就是在特征图上从给定的区域中求平均值,变化后的特征图大小与池化区域大小选取有关。

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    综述:最大池化,平均池化,全局最大池化和全局平均池化?区别原来是这样


    摘要

    创建ConvNets通常与池化层并驾齐驱。更具体地说,我们经常看到其他层,例如最大池化。但是他们是什么?为什么有必要,以及它们如何帮助训练机器学习模型?以及如何使用它们?

    我们在此博客文章中回答这些问题。

    首先,我们将从概念层面看一下池化操作。我们探索了ConvNet的内部工作原理,并通过此分析显示了合并层如何帮助这些模型中生成的空间层次结构。然后,我们继续确定池的四种类型-最大池化,平均池化,全局最大池化和全局平均池化。

    随后,我们从理论转向实践:我们展示池化如何在Keras(当今最广泛使用的深度学习框架)中表示。然后,我们通过基于MaxPooling的示例来结束本博客。

    什么是池化?

    假设您正在训练卷积神经网络。您的目标是对数据集中的图像进行分类。由您的神经网络中的第一卷积层执行的操作可以表示如下:
    在这里插入图片描述

    该层的输入是图像,高度为 H,宽度 w ^并具有三个渠道。因此,它们很可能是RGB图像。使用3x3x3内核&#

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    全局最大池化图示如下,它是取每个feature map的最大值。
    在这里插入图片描述
    全局均值池化跟全局最大池化的输入一般为NxCxHxW,输出为NxCx1x1但是实际上有时候我们还会有另外一个需求,就是全局深度池化,它的输出是Nx1xHxW。这个方式的池化通常会先把数据转换为NxH*WxC的方式,然后使用一维度最大/均值池化在C上完成,最后在转换为Nx1xHxW即可。。

    下面举个例子,假如最后的一层的数据是10个6*6的特征图,global average pooling是将每一张特征图计算所有像素点的均值,输出一个数据值。
    即对于每一层的6x6=36个像素点,计算这36个像素点的均值(最大值),由于共有10层,所以共得到10个数据。

    这样10 个特征图就会输出10个数据点,将这些数据点组成一个1*10的向量的话,就成为一个特征向量,就可以送入到softmax的分类中计算。

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    全局平均池化是在论文Network in Network中提出的,原文中全局平均池化的作用和优点:

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°

    思想:对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值,经过全局平均池化之后就得到一个 维度=C_{in}=类别数 的特征向量,然后直接输入到softmax层

     

    作用:代替全连接层,可接受任意尺寸的图像

     

    优点:1)可以更好的将类别与最后一个卷积层的特征图对应起来(每一个通道对应一种类别,这样每一张特征图都可以看成是该类别对应的类别置信图)

    2)降低参数量,全局平均池化层没有参数,可防止在该层过拟合

    3)整合了全局空间信息,对于输入图片的spatial translation更加鲁棒

     

    图解:

     

    pytorch的实现:

    pytorch中

    没有专门的全局平均池化API,但是我们可以使用现有的pooling API实现这个效果

    首先我们简单理解全局平均池化操作:
    如果有一批特征图,其尺寸为 [ B, C, H, W], 经过全局平均池化之后,尺寸变为[B, C, 1, 1]
    也就是说,全局平均池化其实就是对每一个通道图所有像素值求平均值,然后得到一个新的1 * 1的通道图

    明白这个思路之后,我们就可以很容易实现全局平均池化了。

    利用自适应平均池化就可以快速实现。或者自适应最大池化也可以,一样。

    In [1]: import torch
    
    In [2]: a = torch.rand([4,3,4,4])
    
    In [3]: a.size()
    Out[3]: torch.Size([4, 3, 4, 4])
    
    In [4]: b = torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(a, (1,1))  # 自适应池化,指定池化输出尺寸为 1 * 1
    
    In [5]: b.size()
    Out[5]: torch.Size([4, 3, 1, 1])
    


    ---------------------  
    原文:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90495254 
     

     

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