Какие преимущества дает использование global average pooling в архитектуре CNN?

Некоторые преимущества использования Global Average Pooling (GAP) в архитектуре CNN:

• Упрощение архитектуры модели. schneppat.com GAP заменяет полносвязные слои, что значительно уменьшает количество параметров в модели и снижает риск переобучения. schneppat.com
• Сохранение пространственной информации. schneppat.com www.guidetomlandai.com В отличие от традиционных методов пулинга, таких как max pooling, GAP вычисляет среднее значение каждой карты признаков, сохраняя важную пространственную информацию. schneppat.com
• Устойчивость к небольшим смещениям. www.fynd.academy towardsai.net Модель с GAP может распознавать объекты, даже если они смещены внутри изображения. schneppat.com
• Возможность локализации объектов. www.guidetomlandai.com CNN с слоями GAP, обученные для задачи классификации, могут не только определять, какой объект содержится в изображении, но и указывать, где этот объект находится. www.guidetomlandai.com
• Более быстрое обучение. www.fynd.academy Благодаря уменьшению размерности и количеству параметров сеть часто быстрее сходится во время обучения. www.fynd.academy