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关于GAP（全局平均池化层）的起源与逐步改进和进化版本

这里写目录标题

  • 1. GAP起源
  • 1. 论文1：Is Second-order Information Helpful for Large-scale Visual Recognition?
  • 2. 论文2：Towards Faster Training of Global Covariance Pooling Networks by Iterative Matrix Square Root Normalization
    • 2.1 摘要
    • 2.2 引言
  • 3. 论文3：Global second-order pooling convolutional networks
    • 3.1 论文摘要
    • 3.2 论文实验
  • 相关文献资料

1. GAP起源

传统的CNN网络，比如ALexNet࿰

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