SE-Networks

SENet是ImageNet 2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，和ResNet的出现类似，都在很大程度上减小了之前模型的错误率（具体见附录），并且复杂度低，新增参数和计算量小。下面就来具体介绍一些SENet的神奇之处。 SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks，中文可以翻译为压缩和激励网络。主要由两部分组成： 1. Squeeze部分。即为压缩部

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