【发布时间】：2017-02-01 11:05:12
【问题描述】：
Inception V3 网络的最后一层包括一个 8x8x2048 “mixed10”层，然后是一个 1x1x2048 “avg_pool”层。这两层之间的真正区别是什么，即。例如，“mixed10”层是捕获图像的所有特征还是仅在“avg_pool”层中完成？
【问题讨论】：
标签： tensorflow neural-network conv-neural-network
【发布时间】：2017-02-01 11:05:12
【问题描述】：
顾名思义，avg_pool 层是通过对混合 10 中的 2048 个特征映射中的每一个取全局平均值（超过 8x8 特征映射中的 64 个值）获得的。根据您的应用程序，使用任何一种都有意义 - 如果您想使用网络进行分类并将网络用作特征提取器，则使用平均池化版本并在顶部训练分类器是有意义的。
【讨论】：
-
这是我的理解，但使用混合 10 作为特征提取器层的结果比 avg_pool 层差。因此，我的问题。从我的实验来看，这两个层似乎不能被认为是等效的，即使它们捕获了所有的特征信息。
-
我没有说它们是等价的。我说过，根据应用程序，使用其中一种会更好。
-
当然。在 avg_pool 上使用混合 10 的标准是什么？