SENet論文記錄
概述 CNN的核心構件是卷積算子，它使用網絡在每一層的局部感受野內融合空間和信道信息來構建信息特徵，研究試圖通過提高空間編碼的質量來增強CNN的代表性。卷積神經網絡由一系列的卷積層，非線性層和下采樣層構成，這樣它們能夠從全局感受野上去捕獲圖像特徵來進行圖像描述。SE模塊通過明確地建模通道之間的依賴關係，自適應地重新校準通道方向的特徵響應。在網絡的每個卷積上，一組濾波器沿着輸入信道表達鄰近空間連接模
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