論文閱讀筆記《Squeeze-and-Excitation Networks》

  該算法在2017年ILSVRC分類比賽中取得第一名的成績，並且所提出的結構可以很容易的移植到其他網絡中，因此值得學習。 0. 摘要   卷積神經網絡是基於卷積操作的，卷積就是通過融合局部感受野內空間維度和特徵維度的信息來提取包含信息的特徵。爲了提高網絡的表徵能力，幾個最新的方法都顯示出加強空間編碼的作用。在本文中，我們關注的是通道（特徵）間的關係，並提出一種全新的結構單元，我們稱之爲「壓縮並*

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