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在這項(xiàng)工作中，我們重溫了〔13〕中提出的全局平均池層，并闡明了它如何明確地使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）具有顯著的定位能力，盡管它是在圖像級(jí)標(biāo)簽上訓(xùn)練的。雖然這種技術(shù)以前被提出作為正則化訓(xùn)練的一種手段，但我們發(fā)現(xiàn)它實(shí)際上建立了一個(gè)通用的可本地化的深層表示，從而暴露出cnn對(duì)圖像的內(nèi)隱注意。盡管全球平均池明顯簡單，但我們能夠在ILSVRC 2014上實(shí)現(xiàn)37.1%的目標(biāo)定位前5名錯(cuò)誤，而無需對(duì)任何邊界框進(jìn)行培訓(xùn)注釋。我們?cè)诟鞣N實(shí)驗(yàn)中證明，我們的網(wǎng)絡(luò)能夠定位有區(qū)別的圖像區(qū)域，盡管只是訓(xùn)練解決分類任務(wù)
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