深度学习中GAP和GMP并联代码
时间: 2024-02-03 19:02:49 浏览: 41
在深度学习中,GAP和GMP是指全局平均池化(Global Average Pooling)和全局最大池化(Global Max Pooling)。这两种池化方法通常用于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)中的最后一层,以将卷积层输出的特征图转换为固定长度的向量,以便进行分类或回归等任务。
下面是一个简单的使用Keras实现GAP和GMP并联的代码示例:
```python
from keras.layers import Input, Conv2D, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, concatenate
from keras.models import Model
input_tensor = Input(shape=(224, 224, 3))
x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_tensor)
x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(x)
# GAP and GMP
gap = GlobalAveragePooling2D()(x)
gmp = GlobalMaxPooling2D()(x)
# Concatenate GAP and GMP
x = concatenate([gap, gmp])
# Output layer
output_tensor = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)
```
在这个例子中,输入是一个形状为(224,224,3)的张量,接着经过两个卷积层,然后进行GAP和GMP并联,最后将它们连接在一起,输出到一个全连接层进行分类。