预训练vgg注意力机制

预训练的VGG网络可以通过加入注意力机制来提高图像分类的效果。卷积网络的各层会提取不同的特征，前面几层主要提取底层特征，而后面的层则逐渐提取更高级别的特征。通过在前几层加入注意力机制，可以使网络更加关注图像中的重要特征，从而提高分类性能。而在最后一层加入注意力机制，则可以进一步强调网络对于分类任务的关注点，有助于提高分类的准确性。因此，加入注意力机制可以在VGG网络中提升分类效果。
预训练网络的可移植性使得它在处理小数据问题时非常有效。通过使用预训练的VGG网络，可以将之前在大型数据集上学习到的特征迁移到新的分类任务中。这可以通过特征提取或微调模型的方式实现。特征提取是指利用预训练网络的卷积层输出作为输入特征，在其之上构建新的分类器。而微调模型则是在特征提取的基础上，对预训练网络的部分或全部层进行微调，以适应新的分类任务。通过这两种方法，预训练的VGG网络可以为图像分类任务提供有力的支持。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [注意力机制论文研读](https://blog.csdn.net/m0_38116269/article/details/89214357)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Keras实现——预训练卷积神经网络（VGG16）](https://blog.csdn.net/m0_72662900/article/details/126562165)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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