在许多图像分类模型中，全局池化操作在分类层（即全连接层）之前进行，以降低模型复杂度。全局池化层是图像分类框架中的必要组成部分吗？
图像分类模型中的全局池化层并不是严格必要的，但它的常用有几个好处。它降低了特征图的维数，减少了参数数量和计算复杂度，这有助于防止过度拟合。全局池还可以使模型对图像的空间变化具有鲁棒性，从而有助于模型的泛化。然而，它可能导致精确空间信息的丢失，并且还有其他降维策略。全局池化层的使用取决于任务的具体要求和神经网络的设计。