瓶颈残差模块和CBAM的作用分别是什么，他们哪个特征提取能力更强，为什么？CBAM是提高了全局的感受野吗？瓶颈残差模块是只对前一层进行特征提取吗？他们两个谁的计算量和参数量更大？

瓶颈残差模块和CBAM都是用来增强卷积神经网络的特征提取能力的模块。

瓶颈残差模块通过引入一个瓶颈结构来减少计算量和参数量的同时增强特征提取能力，它主要的作用是在保持特征图大小不变的情况下增加网络深度，从而提高了网络的特征表达能力。

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种注意力机制模块，它通过自适应地学习通道和空间注意力来提高网络的特征提取能力。CBAM能够在保持网络参数量不变的情况下提高特征表达能力，使得网络更加具有鲁棒性。

CBAM的特征提取能力更强。因为CBAM不仅可以对前一层进行特征提取，还可以对整个网络进行注意力机制的优化，从而提高网络的特征表达能力。CBAM也能够增强全局感受野，使得网络更加具有鲁棒性。

瓶颈残差模块只对前一层进行特征提取，无法增强全局感受野。但是瓶颈残差模块的计算量和参数量比CBAM更小，因此在一些计算资源受限的情况下，瓶颈残差模块可能更加适用。

总体来说，CBAM的特征提取能力更强，但是计算量和参数量也更大。而瓶颈残差模块虽然特征提取能力较小，但是计算量和参数量较小，更加适用于一些计算资源受限的情况。

相关问题

在GAN中，生成器的编码器和解码器对应部分需要同时加残差结构吗？CBAM模块加几层，加在哪里效果最好，需要每层卷积之后都加吗？

在GAN中，生成器的编码器和解码器对应部分不一定需要同时加残差结构，具体要看具体的架构设计和任务需求而定。

CBAM模块可以加在卷积层之后，一般会在卷积层输出后加上CBAM模块，这样可以更好地利用卷积层的输出特征。至于加几层，可以根据实际需求进行设计，一般建议在多个卷积层之后添加CBAM模块。需要注意的是，每一层卷积之后都加CBAM模块可能会导致模型过拟合，因此需要根据具体情况进行调整。

注意力机制 残差模块

注意力机制是一种在深度学习中常用的技术，用于增强模型对重要特征的关注。其中，Squeeze-and-Excitation Network (SENet) 和 Convolutional Block Attention Module (CBAM) 都是基于注意力机制的深度学习方法。

SENet通过一个小型的子网络，自动学习得到一组权重，对特征图的各个通道进行加权。这样可以增强有用特征通道的重要性，削弱冗余特征通道的影响。SENet的基本模块包括一个全局平均池化层，用于提取特征图的全局信息，然后通过一系列的全连接层和激活函数来学习通道权重，最后将权重应用于特征图上。[3]

CBAM是一个卷积注意力机制模块，相比于SENet，它多了一个空间（spatial）attention。CBAM的基本模块包括两个部分：channel attention和spatial attention。channel attention通过全局最大池化和一系列的卷积操作来学习通道权重，然后将权重应用于特征图上。spatial attention则通过池化和卷积操作来学习特征图的空间权重，进一步提升模型的性能。CBAM可以添加在任意网络的卷积层后面，提升模型的表达能力和性能。[2]

深度残差收缩网络也是一种基于注意力机制的深度学习方法，它由许多基本模块堆叠而成。每个基本模块都有一个子网络，用于自动学习得到一组阈值，用于特征图的软阈值化。通过这种方式，每个样本都有着自己独特的一组阈值。[1]

综上所述，注意力机制和残差模块是深度学习中常用的技术，它们通过学习权重或阈值来增强模型对重要特征的关注，从而提升模型的性能。