怎么在matlab上用深度网络设计器给googlenet添加注意力机制，完整代码是什么

在Matlab上使用深度网络设计器给GoogLeNet添加注意力机制，您可以按照以下步骤进行：

1. 加载GoogLeNet网络并打开深度网络设计器：

net = googlenet;
deepNetworkDesigner

2. 在“Layers”窗口中，选择要添加注意力机制的层。例如，我们可以选择GoogLeNet网络的“inception_4e-3x3”层。右键单击该层并选择“Add new output”，然后选择“Custom Layer”。

3. 在“Custom Layer”窗口中，选择“Layer Type”为“Elementwise”并将其命名为“Attention”. 接下来，我们需要添加两个输入，一个是来自“inception_4e-3x3”的输出，另一个是来自“inception_4d-3x3”的输出。我们可以通过单击“Add Input”按钮来添加这两个输入。

4. 在“Attention”自定义层中，我们需要编写一个计算注意力权重的函数。我们可以通过单击“Edit”按钮来打开编辑器并编写以下代码：

function y = predict(obj, x1, x2)
    % 计算特征图的尺度
    [h, w, ~] = size(x1);
    % 计算两个特征图的L2范数
    l2_norm = sqrt(sum(sum(x1 .^ 2, 1), 2)) + sqrt(sum(sum(x2 .^ 2, 1), 2));
    % 计算注意力权重
    alpha = (sqrt(sum(sum(x1 .* x2, 1), 2)) ./ l2_norm) .^ 2;
    % 应用注意力权重
    y = alpha .* x1 + (1 - alpha) .* x2;
end

该函数将两个输入特征图作为参数，并计算它们之间的注意力权重。最后，将注意力权重应用于输入特征图，得到输出特征图。

5. 在“Attention”自定义层中，我们还需要编写一个函数来计算反向传播。我们可以通过单击“Edit Backward Function”按钮来打开编辑器并编写以下代码：

function [dx1, dx2] = backward(obj, x1, x2, dzdy)
    % 计算特征图的尺度
    [h, w, ~] = size(x1);
    % 计算两个特征图的L2范数
    l2_norm = sqrt(sum(sum(x1 .^ 2, 1), 2)) + sqrt(sum(sum(x2 .^ 2, 1), 2));
    % 计算注意力权重
    alpha = (sqrt(sum(sum(x1 .* x2, 1), 2)) ./ l2_norm) .^ 2;
    % 计算反向传播
    dx1 = dzdy .* (alpha + ((1 - alpha) .* (sum(sum(x1 .* x2, 1), 2) ./ (l2_norm .^ 3)) .* x2));
    dx2 = dzdy .* ((1 - alpha) + ((alpha .* (sum(sum(x1 .* x2, 1), 2) ./ (l2_norm .^ 3))) .* x1));
end

该函数将输出特征图的梯度作为参数，并计算输入特征图的梯度，以便进行反向传播。

6. 在“Attention”自定义层中，我们还需要指定输出特征图的大小。我们可以通过单击“Set Output Size”按钮并指定大小来完成这项任务。

7. 点击“Create”按钮创建自定义层。

8. 将新创建的自定义层添加到GoogLeNet网络中。在“Layers”窗口中，选择GoogLeNet网络的“inception_4e-3x3”层，右键单击该层并选择“Add new output”，然后选择新创建的“Attention”层。

9. 在“Connections”窗口中，将新创建的自定义层连接到“inception_4d-3x3”层。

10. 保存修改后的GoogLeNet网络：

save('GoogLeNet_Attention.mat', 'net')

完整的代码如下：

net = googlenet;
deepNetworkDesigner

% 在“Layers”窗口中，选择要添加注意力机制的层，并右键单击该层，然后选择“Add new output”和“Custom Layer”。
% 在“Custom Layer”窗口中，选择“Layer Type”为“Elementwise”并将其命名为“Attention”。添加两个输入。
% 在“Attention”自定义层中，编写计算注意力权重的函数。
function y = predict(obj, x1, x2)
    % 计算特征图的尺度
    [h, w, ~] = size(x1);
    % 计算两个特征图的L2范数
    l2_norm = sqrt(sum(sum(x1 .^ 2, 1), 2)) + sqrt(sum(sum(x2 .^ 2, 1), 2));
    % 计算注意力权重
    alpha = (sqrt(sum(sum(x1 .* x2, 1), 2)) ./ l2_norm) .^ 2;
    % 应用注意力权重
    y = alpha .* x1 + (1 - alpha) .* x2;
end

% 在“Attention”自定义层中，编写反向传播函数。
function [dx1, dx2] = backward(obj, x1, x2, dzdy)
    % 计算特征图的尺度
    [h, w, ~] = size(x1);
    % 计算两个特征图的L2范数
    l2_norm = sqrt(sum(sum(x1 .^ 2, 1), 2)) + sqrt(sum(sum(x2 .^ 2, 1), 2));
    % 计算注意力权重
    alpha = (sqrt(sum(sum(x1 .* x2, 1), 2)) ./ l2_norm) .^ 2;
    % 计算反向传播
    dx1 = dzdy .* (alpha + ((1 - alpha) .* (sum(sum(x1 .* x2, 1), 2) ./ (l2_norm .^ 3)) .* x2));
    dx2 = dzdy .* ((1 - alpha) + ((alpha .* (sum(sum(x1 .* x2, 1), 2) ./ (l2_norm .^ 3))) .* x1));
end

% 在“Attention”自定义层中，指定输出特征图的大小。
setOutputSize(obj, [h, w, 480])

% 点击“Create”按钮创建自定义层。

% 在“Layers”窗口中，选择GoogLeNet网络的“inception_4e-3x3”层，并右键单击该层，然后选择“Add new output”和“Attention”。
% 在“Connections”窗口中，将新创建的自定义层连接到“inception_4d-3x3”层。

% 保存修改后的GoogLeNet网络。
save('GoogLeNet_Attention.mat', 'net')