SENet和transformer的区别

SENet是一种用于图像分类的神经网络模型，其主要思想是通过引入一种称为Squeeze-and-Excitation（SE）模块的方法来提高网络的性能。SE模块通过学习每个通道的重要性权重，自适应地调整通道的特征响应，以此来提高网络的表征能力和泛化性能。

而Transformer则是一种用于自然语言处理的神经网络模型，其主要思想是使用注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。Transformer的核心组成部分是自注意力机制和前馈神经网络。通过自注意力机制，Transformer可以在输入序列中学习并捕捉到不同位置之间的关系，从而更好地处理长序列输入数据。

因此，SENet和Transformer的应用领域和主要功能不同，前者用于图像分类，后者用于自然语言处理。在具体实现上，它们的网络结构、参数设置和训练方式等也有所不同。