SGE attention
时间: 2024-01-09 09:05:05 浏览: 55
SGE Attention是一种轻量级的注意力模块,它可以在不增加参数量和计算量的情况下提升分类和检测性能。与其他注意力模块不同的是,SGE Attention利用局部和全局特征的相似性作为生成注意力掩码的依据,从而增强语义表示和可解释性。
SGE Attention模块通过在每个组内生成注意力因子,以确定每个子特征的重要性。每个组也可以有针对性地学习和抑制噪声。这些注意力因子仅由组内全局和局部特征之间的相似性决定,因此SGE Attention非常轻量级。经过训练后,SGE Attention对于一些高阶语义非常有效。
相关问题
sge 配置文件修改
你可以通过修改SGE(Sun Grid Engine)的配置文件来对其进行配置。SGE是一个用于调度和管理计算资源的开源软件。
要修改SGE的配置文件,你需要编辑`$SGE_ROOT/$SGE_CELL/common/sge_request`文件。在这个文件中,你可以设置一些全局的调度参数,如资源限制、队列设置等。
另外,你还可以编辑`$SGE_ROOT/$SGE_CELL/common/sge_pe`文件来配置并行环境(Parallel Environment)。并行环境定义了一组计算资源,用于并行作业的执行。
在修改配置文件之后,你需要重新启动SGE服务,以使更改生效。你可以使用以下命令来重启SGE服务:
```
$ qconf -km
$ qconf -ke
```
第一个命令将停止SGE的调度器,第二个命令将重新启动它。
请注意,在修改配置文件之前,请确保你对SGE的配置有一定的了解,并备份原始配置文件以防止意外情况发生。
sge注意力机制原理
SGE(Selective Kernel Expansion)注意力机制是一种用于图像识别任务的特征选择算法。它通过引入一个选择性的卷积核扩张操作,来增强模型对不同尺度特征的感知能力。具体而言,SGE注意力机制通过学习得到每个卷积核在不同位置上的权重,从而选择性地对不同位置的特征进行特征选择和融合。这样一来,SGE可以在不引入额外参数的情况下,提高模型对多尺度特征的感知能力,进而提升模型的性能。
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