多层感知机引入残差后叫什么

当多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）引入残差连接时，通常被称为残差多层感知机（Residual Multilayer Perceptron）。在残差多层感知机中，残差连接允许信息直接跳过部分层，并与后续层的输出相加，以使网络更强大且更易于训练。这种结构的引入可以提高多层感知机的性能和训练效果，并在一些复杂任务中取得更好的结果。

相关问题

多层感知机引入残差后能叫残差网络吗

是的，当多层感知机（MLP）引入残差连接后，通常会将其称为残差网络（Residual Network），也被称为深度残差网络（Deep Residual Network，简称ResNet）。ResNet是一种非常流行和成功的深度学习架构，其中残差连接的引入有助于解决了深度网络难以训练的问题，使得网络能够更好地适应复杂任务和大规模数据集。ResNet在图像识别、目标检测和语音识别等领域取得了显著的成果。因此，多层感知机引入残差连接后通常被称为残差网络。

resnet后加注意力机制

可以在ResNet的后面添加注意力机制来增强网络的表达能力。一种常用的方法是将注意力机制添加到ResNet的残差块中，即在残差连接之前引入注意力模块。

一种常见的注意力模块是SENet（Squeeze-and-Excitation Network）模块，它通过学习通道间的相互依赖关系来调整通道的重要性。SENet由两个主要部分组成：Squeeze和Excitation。

在Squeeze阶段，通过全局平均池化操作将每个通道的特征图压缩成一个标量值，以便提取通道间的全局特征。然后，在Excitation阶段，使用多层感知机（MLP）来学习通道权重。具体来说，MLP由两个全连接层组成，其中第一个全连接层将特征图压缩到一个较小的维度，第二个全连接层将此维度映射回原始维度。最后，通过对每个通道应用sigmoid激活函数，得到每个通道的权重。

将SENet模块嵌入到ResNet中的方法是，将SENet模块添加到ResNet的每个残差块中，并利用SENet模块学习每个残差块中每个通道的重要性。这样可以使网络更加关注重要的特征，并且在训练过程中自动学习到适合任务的特征表示。

通过添加注意力机制，可以进一步提升ResNet的性能，并在各种计算机视觉任务中取得更好的结果。