simam注意力机制
时间: 2023-09-01 22:09:22 浏览: 132
引用\[1\]中提到了SimAM注意力机制在性能方面取得了最佳表现,并且不会引入额外的参数。SimAM是一种通用的注意力机制,不局限于特定网络。引用\[2\]和\[3\]中提到了现有的注意力模块通常是在每个块中继承的,以改进来自先前层的输出。这些方法生成一维或二维权重,并平等对待每个通道或空间位置中的神经元。然而,SimAM采用了三维权重,这使得它能够学习更多的辨别线索,从而提高了性能。因此,SimAM是一种更优越的注意力机制。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [注意力机制SimAM(SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks)](https://blog.csdn.net/weixin_43025525/article/details/118993052)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [SimAM:无参数的注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/126319173)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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