概述
注 意 力 机 制 注意力机制 注意力机制
从网络结构本身的角度出发，可以从以下四个维度来提升卷积神经网络的性能，分别是：深度（ResNet）、宽度（WideResNet）、基数（ResNeXt）和注意力（SENet）。一般来说，网络越深，所提取到的特征就越抽象；网络越宽，其特征就越丰富；基数越大，越能发挥每个卷积核独特的作用；而注意力则是一种能够强化重要信息抑制非重要信息的方法
注意力机制，其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数，并以“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。
目前主流的注意力机制可以分为以下三种：通道注意力、空间注意力以及自注意力（Self-attention）
一 从频域角度重新思考注意力机制——FcaNet
最后
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