关于Global average Pooling

2024-02-04 22:38
文章标签 global average pooling

本文主要是介绍关于Global average Pooling,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

看了几个典型网络似乎最后都有这一层Global average Pooling,相关说明转载自

https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/77530995

https://blog.csdn.net/losteng/article/details/51520555

这篇关于关于Global average Pooling的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/679003

相关文章

关于OceanBase MySQL 模式中全局索引 global index 的常见问题

在OceanBase的问答区和开源社区钉钉群聊中,时常会有关于全局索引 global index的诸多提问,因此,借这篇博客,针对其中一些普遍出现的问题进行简要的解答。 什么是 global index ? 由于 MySQL 不具备 global index 的概念,因此这一问题会经常被社区版用户提及。就在前几天,就要人询问下面这个语法的意义。 create table part_tes

$GLOBALS与global区别 变量销毁机制

代码一: <?php$var1 = 1;function test1(){global $var1; #等价于 $var1 = &$GLOBALS['var1']; 这里的$var1跟外面的$var1是不同的指针,但指向同样的数据unset($var1); #当你unset一个引用,只是断开了变量名和变量内容之间的绑定,这并不意味着变量内容被销毁了.echo $var1; #P

【matlab】global的用法

>> help globalglobal - Declare global variables 声明全局变量This MATLAB function defines X, Y, and Z as global in scope. %此函数定义X,Y,Z为全局global X Y Zglobal 的参考页另请参阅 clear, isglobal, who名为 global 的其他函数mbc/Gl

Average of Levels in Binary Tree

Input:3/ \9 20/ \15 7Output: [3, 14.5, 11]Explanation:The average value of nodes on level 0 is 3, on level 1 is 14.5, and on level 2 is 11. Hence return [3, 14.5, 11]. 思路:就是一个level order trav

NLP-2015:Luong NMT模型【Attention类型:Global Attention、Local Attention(实践中很少用)】

《原始论文:Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》 在实际应用中,全局注意力机制比局部注意力机制有着更广泛的应用,因为局部注意力机制需要预测一个位置向量 p t p_t pt​,而这个位置向量的预测并不是非常准确的,会影响对齐向量的准确率。同时,在处理不是很长的源端句子时,相比于全局注意力并没有减少

Convolutional layers/Pooling layers/Dense Layer 卷积层/池化层/稠密层

Convolutional layers/Pooling layers/Dense Layer 卷积层/池化层/稠密层 Convolutional layers 卷积层 Convolutional layers, which apply a specified number of convolution filters to the image. For each subregion, the

5-global_data介绍

[uboot] (番外篇)global_data介绍 2016年11月02日 22:05:49 阅读数:2266 以下例子都以project X项目tiny210(s5pv210平台,armv7架构)为例 [uboot] uboot流程系列: [project X] tiny210(s5pv210)上电启动流程(BL0-BL2) [uboot] (第一章)uboot流程

C++卷积神经网络实例:tiny_cnn代码详解(6)——average_pooling_layer层结构类分析

在之前的博文中我们着重分析了convolutional_layer类的代码结构,在这篇博文中分析对应的下采样层average_pooling_layer类:   一、下采样层的作用   下采样层的作用理论上来说由两个,主要是降维,其次是提高一点特征的鲁棒性。在LeNet-5模型中,每一个卷积层后面都跟着一个下采样层:   原因就是当图像在经过卷积层之后,由于每个卷积层都有多个卷积

DECLARE_GLOBAL_DATA_PTR、gd_t、bd_t及uboot中 start_armboot 代码分析

一、Uboot中DECLARE_GLOBAL_DATA_PTR 只是一个定义的宏,这个宏定义了一个gd_t全局数据结构的指针,这个指针存放在指定的寄存器中(386体系结构没有放到指定寄存器中)。这个宏定义在\include\asm-arm\globe_data.h文件中 #define DECLARE_GLOBAL_DATA_PTR     register volatile gd_t *g