具有注意力机制的卷积
时间: 2023-10-21 10:05:50 浏览: 45
具有注意力机制的卷积是指在卷积神经网络中引入了自注意力机制。自注意力机制关注的是全局信息,与传统的卷积操作关注局部信息不同。在具有注意力机制的卷积中,权重是与输入有关系的,可以根据输入的不同而动态改变,从而更好地捕捉到不同空间位置之间的复杂关系交互。为了降低计算量,可以在特征图达到可管理水平后进行下采样,并利用全局相对注意力。另外,还可以强化局部注意力,将全局接受场限制为局部场,或者使用某种线性注意变量替换二次Softmax注意,以降低线性复杂度。根据实验证明,将自注意力机制放在网络模型的后面可以降低特征图的分辨率,从而减小计算量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CoAtNet:结合卷积与注意力机制应用在所有大小数据](https://blog.csdn.net/weixin_44911037/article/details/127542409)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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