densenet加入注意力机制，MATLAB实现

DenseNet是一种深度卷积神经网络结构，它通过连接所有层的特征图来加强特征传播和减少参数量。当引入注意力机制到DenseNet中，通常是借鉴自自注意力（Self-Attention）的思想，比如SE（Squeeze-and-Excitation）模块或CBAM（Channel and Spatial Attention Module），这些模块可以在每个特征映射上分配权重，以强调重要的特征。

在MATLAB中实现DenseNet结合注意力机制，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装所需库**：首先确保你有Deep Learning Toolbox和其他必要的工具集。

if ~isToolboxInstalled('DeepLearning')
    installToolbox('DeepLearning')
end

2. **构建基础DenseNet模型**：
- 使用`dlnetwork`函数创建基本的DenseBlock和TransitionLayer。
- 可能需要使用`seModule`或`cbamModule`来自`vision.dl.layers`包来添加注意力模块。

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    denseBlockLayer(8,16) % DenseBlock的基本单元
    transitionLayer() % 或者添加注意力模块后接着
    seModule([16, 'channel']) % 或者 cbamModule()
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
net = dlnetwork(layers);

3. **训练网络**：
- 准备数据、划分训练集和验证集。
- 设置学习率和其他优化参数。
- 调用`trainNetwork`函数进行训练。

options = trainingOptions('adam', ... % 选择优化器
    'MaxEpochs',10, ... % 训练周期
    'MiniBatchSize',128, ... % 批次大小
    'ValidationData',valData, ... % 验证数据
    'Plots','training-progress'); % 显示训练进度

[net,tr] = trainNetwork(trainData, net, options);