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概述 CNN的核心构件是卷积算子，它使用网络在每一层的局部感受野内融合空间和信道信息来构建信息特征，研究试图通过提高空间编码的质量来增强CNN的代表性。卷积神经网络由一系列的卷积层，非线性层和下采样层构成，这样它们能够从全局感受野上去捕获图像特征来进行图像描述。SE模块通过明确地建模通道之间的依赖关系，自适应地重新校准通道方向的特征响应。在网络的每个卷积上，一组滤波器沿着输入信道表达邻近空间连接模

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