В сети классификации изображений можно использовать globalAveragePooling3dLayer перед итоговым полносвязным слоем, чтобы уменьшать размер активаций, не жертвуя эффективностью. Уменьшаемый размер активаций означает, что нисходящие полносвязные слоя будут иметь меньше весов, уменьшая размер вашей сети.

Можно использовать globalAveragePooling3dLayer к концу сети классификации вместо fullyConnectedLayer. Поскольку глобальные слои объединения не имеют никаких настраиваемых параметров, они могут быть менее подвержены сверхподбору кривой и могут уменьшать размер сети. Эти сети могут также быть более устойчивыми к пространственным переводам входных данных. Можно также заменить полносвязный слой на globalMaxPooling3dLayer вместо этого. Ли globalMaxPooling3dLayer или globalAveragePooling3dLayer является более соответствующим, зависит от вашего набора данных.

Использовать глобальный средний слой объединения вместо полносвязного слоя, размера входа к globalAveragePooling3dLayer должен совпадать с количеством классов в проблеме классификации