深度學習基礎--池化--global average pooling
global average pooling
這個概念出自於 network in network。
主要是用來解決全連線的問題（代替FC），其主要是是將最後一層的特徵圖進行整張圖的一個均值池化，形成一個特徵點，將這些特徵點組成最後的特徵向量進行softmax中進行計算。
global average pooling代替FC層(GoogLenet )，但global average pooling的泛化性不好，只用在imagenet；我們需要在net的頂部新增一個線性層來激勵。
例子
假如，最後的一層的資料是10個66的特徵圖，global average pooling是將每一張特徵圖計算所有畫素點的均值，輸出一個數據值，這樣10 個特徵圖就會輸出10個數據點，將這些資料點組成一個1
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