光谱维深度学习分类结果在图片显示过程中，出现小的像素点或小块的分类结果，希望增加空间注意力机制去除

空间注意力机制可以用来加强模型对于空间位置的关注，从而在分类结果中去除小的像素点或小块。以下是一种基于卷积神经网络的空间注意力机制的实现思路：

1. 在分类网络的基础上增加一个注意力模块，该模块包括两个卷积层和一个 Softmax 操作层。假设输入的特征图大小为 $H \times W \times C$，则注意力模块的输出为 $H \times W \times 1$ 的注意力权重矩阵。
2. 在分类网络的输出层之前，将特征图与注意力权重矩阵相乘，得到加权后的特征图。此时，注意力机制已经起到了去除小块的作用。
3. 经过加权后的特征图进入分类网络的输出层进行分类。

以下是一个基于 TensorFlow 的实现示例：

import tensorflow as tf

# 定义注意力模块
def spatial_attention(inputs):
    # 输入的特征图大小为 H x W x C
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(inputs)
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=1, kernel_size=3, padding='same', activation=None)(x)
    x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
    x = tf.keras.layers.Softmax()(x)
    # 输出注意力权重矩阵，大小为 H x W x 1
    return tf.reshape(x, [-1, tf.shape(inputs)[1], tf.shape(inputs)[2], 1])

# 定义分类网络
def classification_network(inputs):
    # 输入的特征图大小为 H x W x C
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(inputs)
    # 加入空间注意力机制
    attention = spatial_attention(x)
    x = tf.keras.layers.Multiply()([x, attention])
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(x)
    x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
    outputs = tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')(x)
    return outputs

其中，`inputs` 为输入的特征图，`num_classes` 为分类的类别数。可以在训练过程中使用该网络进行分类任务，并在测试集上进行验证。