平均池化和GeMpooling有什么区别

平均池化（Average Pooling）和GeM Pooling（Generalized Mean Pooling）都是深度学习中常用的池化操作，用于特征压缩和空间维度降维。但它们的计算方式有所不同。

平均池化是对输入特征图中每个通道的数值求平均，得到一个标量输出。它的计算公式如下：

$$
\text{AvgPooling}(x)=\frac{1}{H\times W}\sum_{i=1}^H\sum_{j=1}^W x_{ij}
$$

其中，$H$和$W$分别表示输入特征图的高度和宽度，$x_{ij}$表示特征图上位置$(i,j)$处的数值。

GeM Pooling是一种基于$p$范数的池化方法，可以自适应地调节池化的形态，可以更好地适应不同大小、不同形状的物体。它的计算公式如下：

$$
\text{GeM}(x)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^H\sum_{j=1}^W(x_{ij})^p
$$

其中，$N=H\times W$，$p$是一个可学习的参数，通常取值为2。

相比于平均池化，GeM Pooling在计算过程中增加了一个可学习的参数$p$，可以更好地适应不同的数据分布。