与输入尺寸相同的GlobalAveragePooling2D输出(Keras)

GlobalAveragePooling2D是深度学习中的一种特征提取操作，用于将卷积层的输出转换为全连接层可以处理的向量形式。它的作用是对输入张量的空间维度进行平均池化操作，生成一个固定长度的向量。

GlobalAveragePooling2D的输入是一个四维张量，通常是卷积层的输出，形状为(batch_size, height, width, channels)。它会对height和width两个维度进行平均池化操作，即计算每个通道的平均值。

GlobalAveragePooling2D的输出是一个二维张量，形状为(batch_size, channels)。其中，batch_size是输入中的样本数，channels是卷积层输出的通道数。

GlobalAveragePooling2D的优势在于保留了每个通道的特征信息，同时降低了特征的维度，减少了全连接层的参数量。这有助于避免过拟合，并且可以加快模型的训练和推理速度。

GlobalAveragePooling2D广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等深度学习任务中。通过将卷积层输出的特征图转换为向量形式，可以输入到全连接层进行分类或回归任务。

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