除了SE注意力机制,还有哪些常用的注意力机制?
时间: 2023-11-29 15:47:01 浏览: 39
根据引用[1]提供的内容,除了SE注意力机制,还有以下常用的注意力机制:
1. Squeeze-and-Excitation (SE) Attention
2. Spatial Attention
3. Channel Attention
4. Dual Attention
5. Convolutional Block Attention Module (CBAM)
6. Efficient Channel Attention (ECA)
7. Selective Kernel (SK) Attention
8. Co-Attention
其中,Spatial Attention主要关注图像中的空间信息,Channel Attention主要关注通道之间的关系,Dual Attention则同时关注空间信息和通道关系。CBAM、ECA、SK Attention都是在SE Attention的基础上进行改进的,而Co-Attention则是在多个模态的输入中同时进行注意力机制的处理。
相关问题
除了CBAM注意力机制还有哪些
除了CBAM注意力机制之外,还有以下几种常见的注意力机制:
1. Squeeze-and-Excitation (SE) 注意力机制:SE注意力机制是一种轻量级的注意力机制,它通过全局平均池化和全连接层来自适应地计算每个通道的权重,从而提高模型的性能。
2. Self-Attention 注意力机制:Self-Attention注意力机制是一种基于Transformer模型的注意力机制,它通过计算不同位置之间的相似度来自适应地计算每个位置的权重,从而实现对输入序列的建模。
3. Non-Local 注意力机制:Non-Local注意力机制是一种基于非局部结构的注意力机制,它通过计算不同位置之间的相似度来自适应地计算每个位置的权重,从而实现对输入序列的建模。
4. Spatial Attention 注意力机制:Spatial Attention注意力机制是一种基于空间信息的注意力机制,它通过计算不同空间位置之间的相似度来自适应地计算每个位置的权重,从而实现对输入图像的建模。
SE注意力机制和SimAM注意力机制详解
SE注意力机制和SimAM注意力机制都是用于处理自然语言处理任务中的注意力机制。
SE注意力机制是一种基于特征的注意力机制,它使用了一个全局的特征向量对每个输入向量进行加权求和。该特征向量通过学习得到,可以根据不同的任务来进行调整。SE注意力机制适用于需要对输入的所有元素进行加权的任务,例如文本分类和情感分析。
SimAM注意力机制是一种基于相似性的注意力机制,它通过计算输入向量之间的相似度来进行加权求和。具体来说,SimAM注意力机制首先将输入向量通过一个非线性变换映射到一个新的空间中,然后计算输入向量在新空间中的相似度,最后使用softmax函数将相似度转换为权重。SimAM注意力机制适用于需要对输入中与任务相关的部分进行加权的任务,例如问答和机器翻译。