gsa-resnet代码

GSA-ResNet是一种基于ResNet架构的图像分类模型，它引入了全局自注意力机制（Global Self-Attention）来增强模型的表达能力。下面是对GSA-ResNet代码的简要介绍：

1. 模型结构：GSA-ResNet基于ResNet的基本结构，包括多个残差块和池化层。每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。在GSA-ResNet中，每个残差块后面都添加了一个全局自注意力层。

2. 全局自注意力层：全局自注意力层用于捕捉图像中不同位置之间的关系。它通过计算每个位置与其他位置之间的相似度来为每个位置分配权重，然后将这些权重应用于特征图上的每个位置。这样可以使模型更好地理解图像中的全局信息。

3. 代码实现：GSA-ResNet的代码实现通常使用深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。代码包括定义模型结构、前向传播函数、损失函数和优化器等。