ResNet50全局平均池化层的作用

ResNet50是一个深度神经网络模型，它包含多个残差块，每个残差块内又包含多个卷积层和批归一化层。在ResNet50的最后一个残差块中，会有一个全局平均池化层。这个层的作用是将最后一个残差块的输出转换为一个固定长度的特征向量，以便于进行分类或其他任务。

具体来说，全局平均池化层会对最后一个残差块的输出进行平均池化操作，将每个通道的特征图上的所有像素值求平均，得到一个通道的平均值，最终得到一个固定长度的特征向量。这个特征向量可以包含最后一层卷积层提取出的特征信息，同时也包含了整个图像的全局信息。在ResNet50中，这个特征向量会被送入一个全连接层进行分类或其他任务。