全局平均池化GAP与2D-DCT的最低频率之间关系

全局平均池化（Global Average Pooling，GAP）和二维离散余弦变换（2D-DCT）是在不同领域中使用的两种不同的技术，它们之间没有直接的关联或联系。

全局平均池化是一种常用的卷积神经网络（CNN）中的操作，用于将每个特征图的空间维度降为1。它计算每个特征图的平均值，然后将这些平均值作为全局特征表示。GAP的目的是减少特征图的维度，以便在最后的分类器中使用全局特征进行分类。

二维离散余弦变换（2D-DCT）是一种在图像和信号处理中广泛使用的技术，用于将图像从空域转换到频域。它将图像分解为一系列频率分量，其中包括低频和高频分量。最低频率分量对应于图像中变化最慢的部分，通常包含图像的整体结构和低频细节。

综上所述，全局平均池化和2D-DCT之间没有直接的关系或联系，它们是在不同的领域中使用的不同技术。