出自新加坡国立大学2014年的论文Network In Network。
该设计后来为 ResNet 和 Inception 等网络模型所借鉴。
[蓝框部分]
被替换为了 多层感知机(MLP,多层全连接层和非线性函数的组合) [绿框部分]
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优点是:1. 提供了网络层间映射的一种新可能;2. 增加了网络卷积层的非线性能力。
假设分类任务共有C个类别。 先前CNN中最后一层为特征图层数共计N的全连接层,要映射到C个类别上; 改为全局池化层后,最后一层为特征图层数共计C的全局池化层,恰好对应分类任务的C个类别,这样一来,就会有更好的可解释性了。