matlab 定义SE模块的网络层

在Matlab中，可以使用深度学习工具箱中的函数来定义SE模块的网络层。具体定义方式如下：

SELayer = [
    globalAveragePooling2dLayer('Name','pool')    % 全局平均池化层
    fullyConnectedLayer(64,'Name','fc1')          % 全连接层1，输出通道数为64
    reluLayer('Name','relu1')                     % ReLU激活层
    fullyConnectedLayer(2048,'Name','fc2')        % 全连接层2，输出通道数为2048
    sigmoidLayer('Name','sigmoid')                % Sigmoid激活层
    elementwiseProductLayer('Name','scale')        % 逐元素相乘层
];

以上代码定义了一个包含全局平均池化层、两个全连接层、一个Sigmoid激活层和一个逐元素相乘层的SE模块。全局平均池化层用于将输入特征图的每个通道的特征值进行平均，得到每个通道的特征向量。全连接层用于对特征向量进行线性变换，并通过ReLU激活函数进行非线性变换。Sigmoid激活层用于输出一个0到1之间的值，表示每个通道的重要性。最后，逐元素相乘层用于将每个通道的特征图乘以其对应的重要性值，得到加强了重要通道特征的输出特征图。