"SENet翻译与图像分类论文汇总：提升卷积神经网络表示能力"

SENet中英文对照翻译： Squeeze-and-Excitation Networks 挤压和激励网络 Jie Hu* Momenta hujie@momenta.ai Li Shen* University of Oxford lishen@robots.ox.ac.uk Gang Sun* Momenta sungang@momenta.ai 摘要 卷积神经网络建立在卷积运算的基础上，通过融合局部感受野内的空间信息和通道信息来提取信息特征。为了提高网络的表示能力，许多现有的工作已经表明增强空间编码的好处。 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像分类任务中的热门选择。这些网络通过使用卷积层来提取输入图像的特征，从而实现对图像进行分类和识别。然而，随着深度网络结构的不断加深，网络的参数数量也会增加，导致学习难度增加，并且容易出现过拟合问题。为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的方法，其中就包括了SENet。 SENet是一种新颖的网络结构，在传统的卷积神经网络基础上引入了挤压和激励机制。该网络通过学习空间信息和通道信息的关系，自适应地调整通道权重，从而提高特征的区分度和分类性能。通过引入这种机制，SENet在图像分类等任务中取得了较好的效果，成为深度学习领域的研究热点之一。 SENet的设计灵感源自人类视觉系统的工作原理。在人类的视觉系统中，视觉皮层对不同信息的感受野会有不同的响应，从而使得大脑能够更好地理解和识别视觉信息。而SENet通过学习空间信息和通道信息之间的关系，实现了对不同特征的自适应调节，从而提高了网络的泛化能力和性能表现。 在SENet中，挤压和激励机制包括两个步骤：挤压和激励。在挤压步骤中，通过全局平均池化操作将通道特征压缩成一个数值，从而得到全局信息的表示。在激励步骤中，引入一个门控机制，通过学习得到通道之间的相关性，从而调整通道的权重，提高对重要特征的响应。这种设计使得网络能够在不增加额外参数的情况下，提高特征学习的效率和准确性。 除了在图像分类任务中取得了良好的效果外，SENet还在目标检测、语义分割等领域展现出了潜力。通过在不同网络结构中引入挤压和激励机制，可以进一步提升网络的性能和泛化能力。未来，SENet有望成为深度学习领域的重要研究方向之一，为各种视觉任务提供强大的特征学习能力。