MATLAB中的空间注意力机制代码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现空间注意力机制。该代码使用了一个简单的卷积神经网络模型，并在其中添加了空间注意力机制。

% 定义卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 定义空间注意力机制
attention = [
    convolution2dLayer(1,16)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(1,1)
    batchNormalizationLayer
    sigmoidLayer];

% 将空间注意力机制添加到卷积神经网络中
lgraph = addLayers(layers,attention);
lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_3','Convolution2DLayer_13');

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',5, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Plots','training-progress');

% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(trainData,lgraph,options);

% 评估卷积神经网络模型的性能
YPred = classify(net,testData);
YTest = testData.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
disp("测试集准确率：" + accuracy);

在上述代码中，我们首先定义了一个简单的卷积神经网络模型，并将其存储在一个`layers`变量中。接下来，我们定义了一个包含两个卷积层和一个sigmoid层的空间注意力机制，并将其存储在`attention`变量中。然后，我们使用`addLayers`和`connectLayers`函数将空间注意力机制添加到卷积神经网络中。最后，我们使用`trainNetwork`函数训练卷积神经网络模型，并使用`classify`函数对测试集进行分类。