用GAP取代FC精度下降

在深度学习中，常用的网络层之一是全连接层（Fully Connected Layer），也被称为FC层。然而，使用FC层可能会遇到一些问题，其中之一是精度下降。为了解决这个问题，可以考虑使用全局平均池化层（Global Average Pooling Layer，简称GAP）来替代FC层。

GAP层的主要作用是将输入特征图的高度和宽度维度压缩为1，而保留通道维度。这样做的好处是，在保持特征图通道数不变的情况下，大大减少了网络中的参数量，降低了过拟合的风险，并且也有助于提高模型的泛化能力。

相比之下，FC层需要大量的参数进行训练，这可能导致模型容易过拟合，并且在计算资源有限的情况下，也会增加计算成本。

因此，通过使用GAP层来替代FC层，可以一定程度上解决精度下降的问题，并且减少模型的计算成本。当然，具体的替代方案需要根据具体的网络结构和任务需求进行调整和优化。