SENet

核心是Se Module，也就是sequeeze 和excited 两部分、 sequeeze 做全局平均值池化，一个大小是MNC的特征图，做完全局平均值池化之后，大小变为了11C，然后通过全卷积做 将C压缩至c/reduction（压缩因子），然后进行激活，最后再通过全卷积将通道由C/reduction 扩张至C，然后再执行sigmoid，最后再将计算出来的11C 乘以 MNC，计算出每一层的权

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