resnet50 avgpool 层
时间: 2023-09-11 21:06:03 浏览: 233
resnet50
ResNet50是一种深度卷积神经网络,其中包含多个残差块。每个残差块中包含多个卷积层和批量归一化层,其中某些残差块还包含池化层。在ResNet50的最后一层,在全局平均池化层(Global Average Pooling,简称GAP)之前,通常会添加一个平均池化层(AvgPool),以进一步降维并减少计算量。AvgPool层的作用是将每个卷积层输出的特征图进行平均池化,得到一个固定大小的特征向量,这个向量包含了原始图像的所有信息,并且可以用于分类或其他任务。
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