JavaShuo
欄目
標籤
Squeeze-and-Excitation Networks 的理解
時間 2021-01-09
原文
原文鏈接
SE-Block 主要是考慮到了不同通道之間所佔的重要性可能不一樣,而以前的網絡中並沒有考慮到這一點,而是把所有通道的重要性當成一樣來處理的。 不同的通道的重要性是通過學到的一組權值來scale的,相當於經過加入權值進來之後,對原來的feature的一個重新的標定,具體的結構如下: 相當於先將input(h*w*c)沿着size方向經過Squeeze操作變成(1*1*c)的, 然後再經過Excit
>>阅读原文<<
相關文章
1.
Pointer Networks 理解
2.
理解LSTM Networks
3.
Residual Networks 理解(一)
4.
Graph Attention Networks理解
5.
Deformable Convolutional Networks理解
6.
Stacked Hourglass Networks 理解
7.
Inverting Convolutional Networks with Convolutional Networks 論文理解
8.
《GRAPH ATTENTION NETWORKS》論文理解
9.
關於Intriguing properties of neural networks的理解
10.
閱讀《Densely Connected Convolutional Networks》的理解
更多相關文章...
•
MyBatis的工作原理
-
MyBatis教程
•
ARP協議的工作機制詳解
-
TCP/IP教程
•
Docker 清理命令
•
常用的分佈式事務解決方案
相關標籤/搜索
networks
我的理解
理解
我理解中的
一圖理解
可理解
簡單理解
加深理解
閱讀理解
理解對象
MySQL教程
NoSQL教程
Spring教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
.Net core webapi2.1生成exe可執行文件
2.
查看dll信息工具-oleview
3.
c++初學者
4.
VM下載及安裝
5.
win10下如何安裝.NetFrame框架
6.
WIN10 安裝
7.
JAVA的環境配置
8.
idea全局配置maven
9.
vue項目啓動
10.
SVN使用-Can't remove directoryXXXX,目錄不是空的,項目報錯,有紅叉
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
Pointer Networks 理解
2.
理解LSTM Networks
3.
Residual Networks 理解(一)
4.
Graph Attention Networks理解
5.
Deformable Convolutional Networks理解
6.
Stacked Hourglass Networks 理解
7.
Inverting Convolutional Networks with Convolutional Networks 論文理解
8.
《GRAPH ATTENTION NETWORKS》論文理解
9.
關於Intriguing properties of neural networks的理解
10.
閱讀《Densely Connected Convolutional Networks》的理解
>>更多相關文章<<