keras搭建的卷积神经网络实现图像分类怎么添加注意力机制

在 Keras 中，可以通过在卷积层后添加注意力层来实现注意力机制。以下是一个简单的示例代码：

from keras.layers import Input, Conv2D, Activation, Add, Multiply, Lambda
from keras.models import Model

def attention_module(inputs, attention_size):
    x = Conv2D(attention_size, kernel_size=(1, 1), padding='same', activation='relu')(inputs)
    x = Conv2D(attention_size, kernel_size=(1, 1), padding='same', activation='sigmoid')(x)
    x = Multiply()([inputs, x])
    return x

input_tensor = Input(shape=(224, 224, 3))
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_tensor)
x = attention_module(x, 64)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = attention_module(x, 64)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = attention_module(x, 64)
x = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(x)
x = Lambda(lambda z: z[:, :, :, 0])(x)
x = Activation('softmax')(x)
model = Model(inputs=input_tensor, outputs=x)

在上面的示例中，我们添加了一个名为 `attention_module` 的自定义函数，该函数实现了注意力机制。在模型中，我们通过在卷积层后调用该函数来添加注意力层。最后，我们使用 `softmax` 函数对注意力层的输出进行归一化，以便在分类任务中使用。注意力机制的实现可以根据具体需求进行修改，例如可以使用不同的激活函数或调整注意力层的尺寸等。