SENet論文筆記
《Squeeze-and-Excitation Networks》 該文章提出了一種新穎的網絡結構，用於對每個通道的特徵進行加權處理。在網絡的訓練過程中，會得到不同數量通道特徵，在進行識別的過程中，每一個通道的特徵的重要性都被視爲是相同的來參與接下來的計算。SENet將不同特徵通道的全局池化信息融合到了神經網絡的訓練過程中，從而能夠利用網絡的代價函數來對不同通道的權重進行訓練。 網絡結構： 結構解
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