se-vgg16网络结构详解

Se-VGG16是一种基于VGG16的网络结构，它在VGG16的基础上进行了改进。VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，由13个卷积层和3个全连接层组成，深度为16。Se-VGG16在VGG16的基础上添加了SE模块，这是一种注意力机制，用于增强模型的表示能力和泛化能力。

SE模块通过学习特征通道之间的关系，自适应地调整每个通道的权重。它包含两个关键步骤：先进行全局平均池化，将特征图的每个通道压缩成一个标量；然后，使用两个全连接层，将这个标量压缩成一个介于0和1之间的权重。最后，将这个权重乘以原始的特征图，得到加权后的特征图。

Se-VGG16的网络结构与VGG16相似，都由多个卷积层和全连接层组成。不同之处在于Se-VGG16在每个卷积块的最后一个卷积层后添加了一个SE模块。这样，每个卷积块都会自适应地调整特征通道的权重，以提高模型的表达能力。

总结起来，Se-VGG16是在VGG16基础上添加了SE模块的改进版。这种改进能够提高模型的表达能力和泛化能力，进一步提升了模型的性能。

: VGGNet模型有A-E五种结构网络，深度分别为11,11,13,16,19。其中较为典型的网络结构主要有vgg16和vgg19，本篇文章主要讲VGG16,并分享VGG16的Pytorch实现。
: 首先介绍一下感受野的概念。在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野(receptive field)。通俗的解释是，输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小。 VGG亮点。
: keras官方预训练模型vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5。