注意力机制减少参数量
时间: 2023-08-28 10:18:30 浏览: 78
注意力机制可以通过减少参数量来提升性能。通过引入注意力机制,网络可以自主学习一组权重系数,以动态加权的方式强调感兴趣的区域并抑制不相关的背景区域。这样可以降低对无关信息的关注度,有效地减少了参数量,提高了任务处理的效率和准确性。一个例子是CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,通过在通道和空间维度上应用注意力模块,学习重要特征并抑制不必要的特征,从而在减少参数量的情况下提高性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习基础学习-注意力机制(计算机视觉中)](https://blog.csdn.net/m0_47146037/article/details/126260922)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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