通道注意力机制 pytorch

通道注意力机制是在神经网络中使用的一种注意力机制，通过为特征图添加权重来提升网络模型的整体效果。这种机制可以使网络对重要特征进行关注，从而充分发挥其作用。在Pytorch中，可以通过定义一个SE类来实现通道注意力机制。该类首先对输入的特征图进行全局最大池化，然后通过全连接层进行通道缩减和恢复，并将其作为权重与原始特征图相乘，得到最终的输出。例如，使用SE类来定义一个通道注意力机制模型，可以通过下面的代码实现：<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图像中的注意力机制 Pytorch实现](https://blog.csdn.net/qq_40602790/article/details/124000216)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pytorch实现SE注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_59967951/article/details/126692526)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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