GAP全局平均池化

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全局就是针对常用的平均池化而言，平均池化会有它的filter size，比如 2 * 2，全局平均池化就没有size，它针对的是整张feature map.

把一整张特征图取平均得到一个值，

全连接的目的，因为传统的网络我们的输出都是分类，也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号，那么全连接层就是高度提纯的特征了，方便交给最后的分类器或者回归。

但是全连接的参数实在是太多了；

GAP减少了参数的数量，可以减轻过拟合的发生.

GAP全局平均池化

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