Squeeze-and-Excitation Networks

結果:基於SE模塊,在2017 ImageNet圖像分類任務上拿到第一名,top-5 error降到了2.251%, 相比較2016年的第一名有25%的相對提升。 貢獻:通過顯式建模輸入特徵通道間的相互關係,來提升模型表徵質量。引入新結構單元SE block,允許網絡進行feature recalibration, 讓網絡可以利用全局信息選擇性的關注有信息量的特徵,同時抑制不怎麼有用的特徵。  
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