图卷积中加注意力机制

在图卷积中加入注意力机制是为了增强对重要信息的关注和提取。视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制，通过快速扫描全局图像，将注意力集中在重点关注的目标区域，并抑制其他无用信息。在卷积神经网络中，注意力机制可以应用于图卷积网络中的特征图。其中一种常见的方式是空间自注意力机制，即对从高层得到的特征图进行softmax操作，得到空间注意力图。然后将此注意力图与低层特征相乘，以增强网络对感兴趣区域的关注。

一种常见的空间自注意力机制是CBAM（Convolutional Block Attention Module），该模块通过串联通道注意力和空间注意力两个子模块来增强图卷积网络的性能。其中通道注意力模块用于学习特征图中每个通道的重要性权重，而空间注意力模块用于学习特征图中每个空间位置的重要性权重。通过将两个注意力模块的输出相乘，可以获得综合的注意力图，从而更好地捕捉到图像中的重要信息。

综上所述，图卷积中加入注意力机制可以提高网络对重要信息的关注和提取能力，从而提升图卷积网络的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [卷积神经网络中的注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_32863339/article/details/94905036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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