我最近在caffe的Pooling层中找到了“ global_pooling”标志，但是在这里的文档中找不到关于它的信息（Layer Catalogue)
也不是（Pooling doxygen doc）。
与正常的“池层”行为相比，对此有一个简单易懂的解释吗？
最佳答案
使用全局池可将尺寸从3D减少到1D。因此，全局池为每个功能图输出1个响应。这可以是最大值或平均值，也可以是您使用的任何其他合并操作。
它通常在卷积神经网络的后端使用，以得到适用于密集层的形状。因此，无需压平。
关于image-processing - 全局池有什么作用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42070528/