attention resnet

Attention ResNet是一种将Attention和深层的ResNet思想结合的网络设计。它利用Attention机制来增强选择焦点和不同特征表征的能力，并将其嵌入到已有的ResNet网络中。这种网络设计在cifar-10/100和ImageNet等数据集上都取得了不错的效果。\[1\]

关于Attention ResNet的好处，首先，它的整体架构与ResNet或ResNeXt相似，计算量并不会增大。它通过将中间的正常卷积变成group卷积，并加上几个特征图相加的操作，实现了不同深度的信息整合，从而在一定程度上加深了网络的深度。其次，Attention ResNet的整体框架不受影响，因此很容易与ResNet、ResNeXt等结合在一起。\[3\]

总的来说，Attention ResNet通过结合Attention机制和ResNet思想，提高了网络的表征能力和选择焦点的能力，同时保持了ResNet的优点，使得网络在图像分类任务中取得了良好的效果。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [论文阅读笔记20.05-第三周：ResNet的多种变种](https://blog.csdn.net/volga_chen/article/details/106213524)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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