SE注意力机制matlab

SE注意力机制（Squeeze-and-Excitation, SE）是一种在深度卷积神经网络（CNN）中引入的自适应特征映射调整的技术。它源自于论文《Squeeze-and-Excitation Networks》。在MATLAB中，你可以通过实现这个机制来增强模型对重要特征的关注。

1. **理解SE模块**：SE模块首先将输入特征图压缩到一维向量（通过全局平均池化或最大池化），然后通过两个全连接层进行线性变换，第一层生成缩放因子，第二层用于计算加权后的特征。最后，将这些权重应用于原始特征图，根据每个通道的重要性动态调整其输出。

2. **MATLAB实现**：MATLAB本身并不直接提供现成的SE模块，但你可以手动编写代码，包括卷积、池化、矩阵运算等步骤。一些深度学习库如Deep Learning Toolbox可能会有相关的函数可以辅助实现。

% 示例代码
input = ...; % 输入特征图
squeezeVector = squeeze(input); % 压缩到一维
excitationVector = fullyConnected(squeezeVector, 'NumInputs', numel(squeezeVector), 'NumOutputs', size(input, 1)); % 全连接层生成权重
excitationFactors = sigmoid(excitationVector); % 应用sigmoid激活获取权重
weightedOutput = input .* excitationFactors; % 对特征图进行加权