模型中加入eca注意力机制

加入ECA注意力机制是一种有效的方法，可以提高模型在处理序列数据时的性能。ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制是一种轻量级的注意力机制，它通过对通道特征进行加权，从而帮助模型更好地捕捉序列中的重要信息。

在实现过程中，可以在模型中加入一个ECA注意力模块，这个模块可以在每个卷积层之后添加。该模块包含一个全局平均池化层、一个全连接层和一个Sigmoid激活函数。在卷积层的输出上应用该注意力机制，可以使模型更加关注序列中的重要信息。

相比于其他的注意力机制，ECA注意力机制具有计算量小、模型参数少的优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。