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我最近在 caffe 的池化层中发现了“global_pooling”标志，但是无法在此处的文档中找到有关它的信息(Layer Catalogue)也不在这里(Pooling doxygen doc)。
与正常的池层行为相比，是否有一个简单的示例解释？
最佳答案
通过全局池化，可以将维度从 3D 降低到 1D。因此，全局池化为每个特征图输出 1 个响应。这可以是最大值或平均值或您使用的任何其他池操作。
它通常用在卷积神经网络后端的末端，以获得适用于密集层的形状。因此不必应用展平。
关于image-processing - 全局池有什么作用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42070528/
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