squeeze(-1)

squeeze(-1)是torch.squeeze()函数的一种用法，它的功能是去除最后维度值为1的维度。具体来说，当张量的最后一个维度的大小为1时，使用squeeze(-1)可以将该维度去除。这个操作可以用来减少张量的维度，使得张量更加紧凑。例如，如果有一个形状为(3, 4, 1)的张量，使用squeeze(-1)后，它的形状将变为(3, 4)。[2][3]

相关问题

Squeeze-and-Excitation

Squeeze-and-Excitation (SE)是一种用于图像分类的神经网络模块，通过动态地调整通道权重来提高模型的性能。SE模块由两个步骤组成：squeeze和excitation。

在squeeze步骤中，SE模块将输入张量的每个通道的特征图进行平均池化，得到一个长度为通道数的向量。这个向量被称为squeeze向量。

在excitation步骤中，SE模块使用一个全连接层将squeeze向量映射到一个更小的向量，然后使用激活函数对其进行非线性变换。这个向量被称为excitation向量。

最后，SE模块使用softmax函数将excitation向量转换为一组通道权重，这些权重用于缩放输入张量的特征图。这个过程可以看作是一种自适应的特征重要性加权。

SE模块的优点是可以自适应地学习每个通道的重要性，从而提高模型的性能。它可以轻松地集成到现有的卷积神经网络中，而且计算成本很低。

squeeze-and-excitation

Squeeze-and-excitation是一种神经网络架构,它用于改进图像分类和物体检测等计算机视觉任务的性能。这种架构由两部分组成：Squeeze和Excitation。Squeeze部分用于通过全局平均池化来降低特征图的通道数，Excitation部分则用于通过一个全连接层和一个sigmoid激活函数来重新调整每个通道的权重。这样可以更好地捕获图像中重要的特征。