本章中对三个常用的算法进行了对比，介绍了注意力机制，最后将mini_xception和dense net算法加入注意力机制，可以得到更优质的模型。最终又研究分析了dense net算法，改进参数进行试验，得到了最佳模型作为本系统使用的模型。讲这句话扩写为200字

在本章中，我们对比了三种常见的深度学习算法，并介绍了注意力机制的概念及其在模型优化方面的应用。此外，我们还将mini_xception和dense net算法与注意力机制相结合，从而得到了更加优质的模型。最后，我们对dense net算法进行了深入研究，通过改进参数进行试验，并得到了最佳的模型，这个模型被用作本系统的主要模型。通过本章的学习，我们可以更好地理解不同算法之间的优劣势，并学会如何将注意力机制应用于模型优化。同时，我们也能够了解如何通过改进参数来提高模型的性能。