global average pooling 与average pooling的区别

Global average pooling 和 average pooling 的区别在于它们作用的范围不同。

Average pooling 是一种常见的卷积神经网络操作，通常在卷积层之后使用，用于减小特征图的大小，以减少计算量和参数数量。它的作用是在每个卷积层的特征图上进行滑动窗口操作，将窗口内的值取平均值作为输出。

Global average pooling 是一种全局池化操作，通常在卷积神经网络的最后一层使用。它的作用是对整个特征图进行平均池化操作，将所有特征图的值取平均值作为输出。这样可以将每个特征图变为一个标量，从而使得卷积神经网络输出一个固定大小的向量。

因此，Global average pooling 更适合于分类任务，而 average pooling 更适合于降低特征图的大小。