在C3D网络中添加SE注意力机制

C3D网络是一种用于视频分类和动作识别的深度学习模型，而SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制则是一种用于增强特征表达能力的方法。将SE注意力机制添加到C3D网络中可以提高其性能。

具体实现方法如下：

1.在C3D网络的最后一个卷积层之后添加一个全局平均池化层，将每个通道的输出平均池化为一个标量。

2.添加一个Squeeze层，将全局平均池化层的输出形状转换为（C，1，1），其中C是通道数。

3.添加一个Excitation层，该层包含两个全连接层，其中第一个全连接层将输入形状从（C，1，1）转换为（C/r，1，1），其中r是一个可调整的超参数，通常取值为16。第二个全连接层将输入形状从（C/r，1，1）转换为（C，1，1）。

4.将Squeeze层的输出与Excitation层的输出相乘，得到SE注意力机制的输出。

5.将SE注意力机制的输出与最后一个卷积层的输出相加，得到C3D网络的最终输出。

这些步骤可以通过代码实现，具体实现方法可以参考已有的SE注意力机制的代码示例。