详细介绍EfficientNet中的SE

EfficientNet是一种高效的卷积神经网络模型，其中包括一种称为“SE（Squeeze-and-Excitation）”的注意力机制。SE的目的是让模型自适应地调整通道之间的关系，以便更好地利用它们。

SE注意力机制由两个步骤组成：Squeeze和Excitation。

第一步是Squeeze。在这一步中，模型通过全局平均池化操作将每个通道的特征图压缩为一个数字。这个数字代表了该通道中所有信息的总和。

第二步是Excitation。在这一步中，模型根据第一步的结果学习一组权重，以便更好地分配不同通道之间的重要性。这些权重乘以原始的特征图，以得到加权特征图，其中相对重要的通道被赋予更高的权重。

通过SE注意力机制，EfficientNet可以更好地利用特征图中的信息，从而提高模型的准确性。