В чем преимущества использования Global Average Pooling в архитектуре CNN?

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

• Устранение полносвязных слоёв. schneppat.com Это помогает снизить переобучение и улучшить обобщаемость модели. schneppat.com
• Сохранение важных признаков. schneppat.com GAP вычисляет среднее значение каждой карты признаков по всем пространственным измерениям, что позволяет сохранить важную информацию и избежать потери признаков во время операции пулинга. schneppat.com
• Упрощение архитектуры модели. schneppat.com Замена полносвязных слоёв GAP снижает количество параметров в модели, что не только уменьшает риск переобучения, но и упрощает модель и делает её более интерпретируемой. schneppat.com
• Инвариантность к переводам. schneppat.com www.deepchecks.com GAP агрегирует локальные признаки в единое репрезентативное значение, что позволяет сети сосредоточиться на ключевых особенностях изображения и быть менее чувствительной к их точному пространственному расположению. schneppat.com
• Контроль переобучения. schneppat.com GAP обеспечивает форму регуляризации и обобщения, что помогает контролировать переобучение. schneppat.com

В целом использование GAP улучшает точность, эффективность и общую производительность задач классификации изображений, обнаружения объектов и сегментации. schneppat.com