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使用预训练模型后要使用的层:何时添加GlobalAveragePooling2D()

在使用预训练模型后，添加GlobalAveragePooling2D()层的时机是在卷积层之后、全连接层之前。GlobalAveragePooling2D()是一种池化层，用于将输入的特征图进行降维，将每个特征图的空间维度转换为一个固定长度的向量。这样做的好处是可以减少模型的参数数量，降低过拟合的风险，并且加快模型的训练和推理速度。

添加GlobalAveragePooling2D()层的优势包括：

参数数量减少：GlobalAveragePooling2D()层将特征图的空间维度转换为一个固定长度的向量，从而减少了模型的参数数量，降低了模型的复杂度。
防止过拟合：通过减少参数数量，GlobalAveragePooling2D()层可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
加快训练和推理速度：减少参数数量和模型复杂度可以加快模型的训练和推理速度，特别是在处理大规模数据时，可以显著提高效率。

GlobalAveragePooling2D()层的应用场景包括：

图像分类任务：在使用预训练的卷积神经网络进行图像分类时，可以在卷积层之后添加GlobalAveragePooling2D()层，将图像特征转换为固定长度的向量，然后连接全连接层进行分类。
物体检测任务：在使用预训练的目标检测模型进行物体检测时，可以在卷积层之后添加GlobalAveragePooling2D()层，将图像特征转换为固定长度的向量，然后连接检测头进行物体定位和分类。
图像分割任务：在使用预训练的图像分割模型进行图像分割时，可以在卷积层之后添加GlobalAveragePooling2D()层，将图像特征转换为固定长度的向量，然后连接分割头进行像素级别的分割。

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我看到的keras微调的方式分为以下两种： fine-tuning方式一：使用预训练网络的bottleneck特征 fine-tuning方式二：要调整权重，并训练 ....整个流程分为以下几个步骤：一、定义函数以及加载模块二、数据准备三、 fine-tuning方式一：使用预训练网络的bottleneck特征四、fine-tuning方式二：要调整权重，并训练五...三、 fine-tuning方式一：使用预训练网络的bottleneck特征 # 添加新层 def add_new_last_layer(base_model, nb_classes): """...添加最后的层输入 base_model和分类数量输出新的keras的model """ x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D...四、fine-tuning方式二：要调整权重，并训练那么fine-tuning模式一与模式二区别在于，模式一冻结了base_model所有层，只有新添加的层才能训练，调整权重。

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