SENet论文笔记

时间 2021-01-12

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《Squeeze-and-Excitation Networks》该文章提出了一种新颖的网络结构，用于对每个通道的特征进行加权处理。在网络的训练过程中，会得到不同数量通道特征，在进行识别的过程中，每一个通道的特征的重要性都被视为是相同的来参与接下来的计算。SENet将不同特征通道的全局池化信息融合到了神经网络的训练过程中，从而能够利用网络的代价函数来对不同通道的权重进行训练。网络结构：结构解

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