关于全局平均池化的理解

1、全局平均池化
平均池化：在feature map上以窗口的形式进行滑动（类似卷积的窗口滑动），操作为取窗口内的平均值作为结果，经过操作后，feature map降采样，减少了过拟合现象。
全局平均池化GAP：不以窗口的形式取均值，而是以feature map为单位进行均值化。即一个feature map输出一个值。
《NIN》:使用全局平均池化代替CNN中传统的全连接层。在使用卷积层的识别任务中，全局平均池化能够为每一个特定的类别生成一个feature map（有多少个类就产生多少个feature map）。
GAP的优势在于：各个类别于feature map之间的联系更加直观（相比于全连接层的黑箱来说），feature map被转化为分类概率更加容易；因为在GAP中没有参数需要调，所以避免了过拟合问题；GAP汇总了空间信息，因此对输入的空间转换更为鲁棒。

2、类激活映射（class activation maps）
背景：卷积层能够保有目标在图像中的空间信息，而传统神经网络使用的全连接层却将这些有用的空间信息忽略。CNN网络提取出许多feature map，每个fearure map都能够表示出整个网络的部分特征了，因此需要做出一些改变将目标的空间信息利用起来，CAM就应运而生。
原理：使用GAP作为一个结构化的正则器，来预防训练中的过拟合问题。
**图注：**在gap层，每一个单元对应一张feature map，而每一个单元与最后一层的每一个单元又对应一个权重，因此，在得出所属类别的概率分数后，可使用后向反馈的方法修正权重，并根据权重大小找到对于该类别影响最大的feature map，最后得到heat map。