GAP(Global Average Pooling)

GAP出自於論文 Network in Network 常見CNN的網絡結構爲： Input Layer、Convolutional Layer、Pooling Layer、Fully Connected Layer、Output Layer 論文使用GAP來代替最後的全連接層，對最後一層每一個特徵圖，進行全局的均值池化。這樣，每個特徵圖對應一個特徵點。所有特徵點組成的特徵向量，進行softmax

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