senet和reatnet对比

SENet和ResNet都是深度学习中常用的卷积神经网络模型，它们的主要区别在于注意力机制的使用。

SENet（Squeeze-and-Excitation Network）通过引入通道注意力机制，可以自适应地调整每个通道的权重，以提高网络的表达能力。相比于ResNet，SENet在参数数量上略有增加，但可以在准确率上取得更好的结果。

ResNet（Residual Network）则是一种通过残差学习来克服深度网络退化问题的模型。它通过在跨层连接中添加残差块，可以让网络更深而不会导致性能下降。相比于SENet，ResNet在参数数量上较小，但在一些任务上也可以取得很好的表现。

综合来看，SENet和ResNet各有优劣，具体选择哪个模型需要根据任务需求和实际情况进行综合考虑。