全局平均池化与全连接层_全局池化gap

一、全连接层FC（Fully Connected layers)

假设前一层的输出为W*H*C：C个W*H
那么全连接的任务就是:
通过设置卷积核的参数，给这C个W*H分配L组c层的权重系数，使得最后能得到一组长为L的特征向量，这个特征向量最终被用于分类或数值预测。
全连接可以被视为是一种极端情况的卷积层，为了使每个W*H最后的输出是1*1，这个每个卷积核的尺寸也要是输入矩阵尺寸（W*H）。

对每个通道都要设置不同的参数，且输出通道数为多少就要设置多少组大小为W*H*C的卷积核。由此可以看出，假设输出通道数为L，则全连接的参数量为L*C*W*H。
参数量大，且容易导致过拟合。

二、全局平均池化GAP（Global Average Polling）

假设前一层的输出为W*H*C (C个尺寸为W*H的特征图Feature Maps) ，那么全局平均池化GAP做的事情就是，把这C个W*H分别取平均，得到了C个平均值，即一个长度为C的特征向量Feature Vector。

优点就是，解决了卷积过程中位置对特征识别的要求，特征的分布不再局限于某一位置。通过前层控制通道数C，可以有C个特征来指向学习结果。

GAP的意义是:对整个网路在结构上做正则化防止过拟合。其直接剔除了全连接层中黑箱的特征，直接赋予了每个channel实际的内别意义。