globalaveragepooling2d()作用
时间: 2023-04-28 20:06:31 浏览: 78
globalaveragepooling2d()的作用是对输入的特征图进行全局平均池化操作,将每个通道的特征图进行平均,得到一个通道数为1的特征图。这个操作可以用于减少特征图的维度,从而降低模型的参数量和计算量,同时也可以提高模型的泛化能力。
相关问题
globalaveragepooling2d参数
globalaveragepooling2d是一个Keras中的层,用于对输入的特征图进行全局平均池化操作。它将输入的特征图的每个通道的所有元素相加,然后除以该通道中的元素数量,得到一个平均值。这个平均值就是该通道的输出值。最终输出的结果是一个向量,其中每个元素代表一个通道的平均值。这个层通常用于减少特征图的维度,从而减少模型的参数数量和计算量。
GlobalAveragePooling2D()
GlobalAveragePooling2D() 是一个层函数,主要用于对输入数据的空间维度执行全局平均池化操作,即将输入张量的所有空间维度进行平均,输出一个张量。一般用于卷积神经网络模型中,将卷积层的输出进行降维,减少模型的参数数量,防止过拟合。具体实现时,对输入的四维张量(batch_size, height, width, channels)进行求平均,输出一个形状为(batch_size, channels)的二维张量。