cbam注意力机制使用了哪些激活函数

CBAM注意力机制中使用了sigmoid和softmax激活函数。在CBAM模块中，首先使用全局平均池化操作进行特征压缩，然后使用两个全连接层分别提取channel和spatial attention，其中channel attention使用sigmoid作为激活函数，spatial attention使用softmax作为激活函数。这些激活函数的作用是将输出值映射到[0,1]的范围内，以便计算相应的注意力权重。

相关问题

cbam注意力机制tensorflow

CBAM是一种注意力机制，可以用于图像分类、目标检测等任务。它的全称是"Convolutional Block Attention Module"，主要包括两个部分：通道注意力和空间注意力。通道注意力用于对不同通道的特征进行加权，以提高模型的表达能力；空间注意力则用于对不同空间位置的特征进行加权，以提高模型的鲁棒性。

CBAM的实现方式比较简单，可以通过在卷积层后添加一个CBAM模块来实现。具体来说，CBAM模块包括两个子模块：通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块主要包括全局平均池化、全连接层和sigmoid激活函数，用于计算每个通道的权重；空间注意力模块主要包括最大池化、全连接层和sigmoid激活函数，用于计算每个空间位置的权重。最终，将通道注意力和空间注意力相乘，得到最终的特征表示。

CBAM注意力机制结构

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）表现的注意力机制结构。

CBAM由两个子模块组成：通道注意力模块和空间注意力模块。

通道注意力模块（Channel Attention Module）用于学习每个通道的重要性。它通过在每个通道上执行全局平均池化来计算通道权重，然后使用全连接层和激活函数来调整这些权重。最后，它将调整后的权重应用于每个通道的特征图，以产生具有更强表现力的通道特征。

空间注意力模块（Spatial Attention Module）则用于学习每个空间位置的重要性。它通过在每个空间位置上执行最大池化和平均池化来捕捉位置相关的信息，并使用全连接层和激活函数来计算每个位置的权重。最后，它将调整后的权重应用于每个位置的特征图，以产生具有更强表现力的空间特征。

通过组合这两个模块，CBAM可以学习通道和空间信息之间的交互，并在各种视觉任务上提高CNN的性能。