优化和扩展下面这句话：不同于现有的通道注意力机制或者空间注意力机制，SimAM 不是简单的将通道和空间注意力机制串联或者并联，而是一种将两种注意力机制协同工作的三维注意力模块。该模块受到大脑注意力机制的启发，设计了一种能量函数来发掘每个神经元的重要性，在无需额外参数的情况下为特征图推导出三维注意力权值。

可以考虑以下优化和扩展：

1. 使用更高效的能量函数来计算神经元的重要性，例如使用基于卷积的方法来计算每个神经元的重要性。

2. 引入一些先验知识来指导注意力模块的学习，例如使用预训练的模型来初始化注意力模块的参数。

3. 将SimAM模块与其他模块结合使用，例如将其与卷积层或者循环神经网络结合使用，以提高模型的性能。

4. 在实际应用中，可以考虑使用多个SimAM模块来处理不同的特征图，以提高模型的表现。