如何使用matlab在ResNet-50 网络中加入SE模块

在ResNet-50网络中加入SE模块，可以通过Matlab中深度学习工具箱的函数实现。具体步骤如下：

1. 加载ResNet-50网络。

net = resnet50;

2. 定义SE模块的网络层。

SELayer = [
    globalAveragePooling2dLayer('Name','pool')
    fullyConnectedLayer(64,'Name','fc1')
    reluLayer('Name','relu1')
    fullyConnectedLayer(2048,'Name','fc2')
    sigmoidLayer('Name','sigmoid')
    elementwiseProductLayer('Name','scale')
];

3. 将SE模块的网络层插入到ResNet-50的指定位置。

lgraph = layerGraph(net);
lgraph = replaceLayer(lgraph,'fc1000',SELayer);

4. 进行网络层的连接，生成新的网络。

newNet = assembleNetwork(lgraph);

5. 训练和测试新的网络。

% 进行训练
[newNet, trainInfo] = trainNetwork(trainData,newNet,options);

% 进行测试
YPred = classify(newNet,testData);
accuracy = mean(YPred == testLabels);

通过以上步骤，就可以在ResNet-50网络中加入SE模块，并进行训练和测试了。