deocder的拼接和相加；unet的优势；GAP

1、在decoder过程中，拼接和相加有什么区别？

在相加的方式下，feature map 的维度没有变化，但每个维度都包含了更多特征，对于普通的分类任务这种不需要从 feature map 复原到原始分辨率的任务来说，这是一个高效的选择；而拼接则保留了更多的维度/位置 信息，这使得后面的 layer 可以在浅层特征与深层特征*选择。

UNET中的skip-connection结构，一方面，通过上采样（逆卷积）利用来自high-level的特征，另一方面，通过拼接，来利用low-level的特征，增强了feature maps中的信息含量，提升结果的准确性。

2、global average pooling:

在卷积神经网络中，通常用GAP来代替线性层，减少模型参数，降低过拟合风险。GAP后通常加一个softmax层来做分类。但是，全连接层中的冗余参数其实并不是一无是处，这些参数可以增强模型的迁移性能