Global Average Pooling 2D

Dieser Funktionsblock führt eine globale Durchschnittspoolung auf 2D-Eingaben durch, die häufig in konvolutionalen neuronalen Netzwerken verwendet wird, um die räumlichen Dimensionen der Eingabefeatures zu reduzieren.

📥 Eingänge

Dieser Funktionsblock hat keine expliziten Eingänge definiert, da er die eingehenden Features direkt vom vorhergehenden Block in der Architektur verarbeitet.

📤 Ausgänge

Dieser Funktionsblock gibt die gepoolten Feature-Maps aus, nachdem die globale Durchschnittspooling-Schicht angewendet wurde, wodurch die räumlichen Dimensionen der Feature-Maps effektiv reduziert werden.

🕹️ Steuerungen

Dieser Block enthält keine konfigurierbaren Steuerungen, da er nahtlos innerhalb der Struktur des neuronalen Netzwerks arbeitet.

🎨 Funktionen

• Dimensionsreduktion: Die globale Durchschnittspoolung reduziert die räumliche Dimension des Eingangs, wodurch die Anzahl der Parameter und die Berechnung im Netzwerk verringert werden.

• Fokus auf wichtige Merkmale: Durch das Averaging der Werte hilft es, die bedeutendsten Merkmale des Eingangs für Klassifizierungsaufgaben zu erhalten.

• Verwendung in konvolutionalen Netzwerken: Es wird hauptsächlich am Ende von konvolutionalen neuronalen Netzwerken verwendet und führt zu robuster Merkmalsdarstellung.

📝 Nutzungshinweise

1. In das Modell integrieren: Dieser Block sollte in der Modellarchitektur dort platziert werden, wo nach mehreren konvolutionalen und Aktivierungsschichten eine Dimensionsreduktion erforderlich ist.

2. Modell ausführen: Führen Sie das Modell mit Eingabedaten durch die vorhergehenden Schichten aus, um zu sehen, wie die globale Durchschnittspoolingschicht die Daten verarbeitet.

📊 Bewertung

Beim Durchleiten der Eingabe durch den Block Global Average Pooling 2D werden die räumlichen Dimensionen der Ausgabe erheblich reduziert, was dazu beiträgt, die wichtigsten Merkmale für nachfolgende Verarbeitungs- oder Klassifizierungsaufgaben hervorzuheben.

🛠️ Fehlersuche

Keine Ausgabe erzeugt

Stellen Sie sicher, dass es vorhergehende Konvolutionsschichten gibt, die die erforderlichen Eingabefeatures für den Pooling-Vorgang bereitstellen. Überprüfen Sie die Verbindung im Modellfluss, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt verarbeitet werden.

Unerwartete Dimensionsfehler

Wenn Dimensionsfehler auftreten, überprüfen Sie, ob die Eingaben zu diesem Block die erwartete Form haben. Die Eingabe sollte vierdimensional sein (Batch-Größe, Höhe, Breite, Kanäle). Ändern Sie die vorhergehenden Schichten oder passen Sie die Daten bei Bedarf an.