用于FCN后替换全连接层时AveragePooling2D能否替代GlobalAveragePooling2D

关于使用AveragePooling2D替代GlobalAveragePooling2D的可行性 #

完全可以，两者在你提到的FCN分类任务替换全连接层的场景下，计算结果完全等价：

• GlobalAveragePooling2D的核心逻辑是对每个通道的整张特征图所有像素求平均，输出维度为(batch_size, 通道数)
• 当你把AveragePooling2D的pool_size设置为和输入特征图的高、宽完全一致，且使用默认参数（strides=None即步长等于池化核尺寸，padding="valid"）时，输出维度为(batch_size, 1, 1, 通道数)，只需要通过squeeze操作去掉最后两个维度，就和GlobalAveragePooling2D的输出完全相同，用于替换全连接层的效果没有任何差异。

关于GlobalAveragePooling2D和AveragePooling2D的关系 #

GlobalAveragePooling2D本质就是AveragePooling2D的特殊情况：它不需要手动传入池化核尺寸，会自动适配输入特征图的高宽，将池化核大小设置为和输入特征图尺寸完全一致，内部计算逻辑和固定池化核尺寸的AveragePooling2D没有区别。
单独封装为独立层的核心价值是支持可变输入尺寸的推理场景：如果你的FCN需要适配不同分辨率的输入图像，使用GlobalAveragePooling2D不需要每次根据输入尺寸调整池化核参数，用起来更便捷。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DSPinterested