resnet加注意力机制

ResNet是一种深度卷积神经网络，它在解决深度网络退化问题的同时，引入了跨层连接的概念。而注意力机制是一种可以让神经网络集中关注重要的信息，忽略不重要的信息的技术。

将注意力机制应用到ResNet中，可以让网络更加关注某些重要的特征，提高网络的准确性。具体实现方法可以是在ResNet中添加一个注意力模块，该模块可以在每个卷积层之后加入，用于对该层的特征图进行加权。

在注意力模块中，首先通过全局平均池化将特征图降维为一个向量，然后通过两个全连接层将其转换为权重。这些权重将用于对特征图进行加权，以强调重要的特征。

通过使用注意力机制，可以提高ResNet的性能，特别是在处理一些复杂的图像任务时。