efficientnet中的se模块

EfficientNet中的SE模块是一种轻量级的注意力机制，它可以提高网络的表示能力和泛化能力。SE模块的主要作用是学习通道之间的关系，通过自适应地调整通道的重要性来提高网络的性能。

SE模块由两个主要部分组成：squeeze和excitation。squeeze是一个全局平均池化层，将每个通道的特征图进行平均池化，得到一个通道的权重向量。excitation是一个多层感知器，它根据权重向量调整每个通道的特征图。

具体地说，对于输入的特征图x，首先将其通过全局平均池化层进行压缩，得到一个通道的权重向量z。然后，将z送入一个多层感知器，得到一个通道的激励向量f。最后，将f与原始特征图x相乘，得到调整后的特征图y。

SE模块的主要优点是在增加很少的计算成本的情况下，可以提高网络的表示能力和泛化能力。此外，SE模块还可以应用于各种不同的神经网络架构中，提高它们的性能。