SENet权重的生成能否将sigmoid换成softmax？
0条回答 默认 最新
- 2024-04-27 15:39一本糊涂张～的博客 注意力机制：SENet详解
- 2023-06-28 21:03AI智韵的博客 Squeeze-and-Excitation Networks（简称 SENet）是 Momenta 胡杰团队（WMW）提出的新的网络结构，利用SENet，一举取得最后一届 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军，在ImageNet数据集上将top-5 ...
- 2024-08-03 10:14心易行者的博客 特别地，在二维图像处理场景中，深度D一般为1。# Squeeze# ScaleSEnet通过其巧妙的注意力机制，让模型更加专注于关键信息，有效促进了深度学习在诸多领域的应用。本文从理论层面剖析了SE模块的内部机制，并通过示例...
- 2023-01-05 18:52路人贾'ω'的博客 SENet代码复现（PyTorch），每一行都有超详细注释，新手小白都能看懂，亲测可运行
- 2023-04-24 10:41BIT_666的博客 我们使用两个全连接 (FC) 层来学习权重。第一层 FC 为降维层，参数为 W1，降维比 r 为超参数，采用 σ1 作为非线性函数。第二个FC 层使用参数 W2 增加维数。形式上，场嵌入权值可计算如下: 其中 A∈Rf 为向量，σ1 ...
- 2021-06-19 14:20@@南风的博客 公式（3）中，第一个全连接层的激活函数为ReLU：第二个全连接 层激活函数为Sigmoid 重要的参数：reduction ratio r控制第一个全连接层神经元个数,进而影响SE Block的参数量。 关于r的有对比实验,经验值为16 3、SE B
- 2025-05-07 17:22四万二千的博客 通道注意力-senet的介绍
- 2023-01-05 16:47路人贾'ω'的博客 SENet论文（《Squeeze-and-Excitation Networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
- 2024-11-28 16:57跳舞的傀儡的博客 这是人工智能第二篇哦在上一章中，我们了解了感知机的原理，在这一章，我们进一步，讲解神经网络中最耳熟能详的一类——卷积神经网络。卷积神经网络主要用于图像识别，例如人脸识别。本文从人脸识别讲起，将卷积神经...
- 2022-08-16 15:46别团等shy哥发育的博客 SENet 是 ImageNet Challenge 图像...一般 SENet 都会结合其它模型一起使用，比如 SENet 用于 ResNet-50 中我们就把这个模型称为 SE-ResNet-50，比如 SENet 用于 Inception-ResNet-v2 中我们就把这个模型称为 SE
- 2022-02-11 18:12故事已经翻了几页的博客 第二章——深度学习的基础 有幸拜读大佬言有三的书《深度学习之模型设计》,以下是我的读书笔记，仅供参考，详细的内容还得拜读原著，错误之处还望指正。下面的三张图片来自知乎。 2.1全连接神经网络的局限性 2.2.1...
- 2024-06-06 21:24计算机Rookie的博客 混淆矩阵(Confusion matrix)计算过程混淆矩阵作为分类模型结果的更加细致精确的可视化展示，有时也被...例如，有如下数据集，第一列为真实标签，即Actual condition，第二列为模型预测结果，即Predicated condition。
- 2025-11-20 15:56安意诚Matrix的博客 Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）核心是Squeeze-and-Excitation（SE）块，该模块通过Squeeze操作（全局平均池化）聚合特征图的空间信息生成通道描述符，再经Excitation操作（双全连接层+Sigmoid激活）学习...
- 2023-11-19 03:15晴友读钟的博客 SEnet注意力机制详解
- 2025-07-12 09:50好心的小明的博客 1. SENet 是计算机视觉中的一种技术，可以用在推荐系统中对特征做动态加权。 2. 双线性（bilinear）特征交叉可以提升排序模型的表现。有很多种 bilinear 交叉的方法。 3. FiBiNet 是将 SENet 与 Bilinear 模型结合。
- 2023-06-15 22:59吨吨不打野的博客 所以整体其实是： 输入（低分辨率图像） → \rightarrow → 低分辨率的基底（第一个卷积层 f 1 f_1 f1） → \rightarrow →低分辨率基底和高分辨率（第二个卷积层 f 2 f_2 f2）基底映射 ← \leftarrow ←高分辨...
- 2025-12-19 14:26THS_Allen的博客 首先介绍了CNN的核心思想与基本组件，包括卷积操作、池化层、激活函数和归一化层。随后重点分析了几个里程碑式架构：LeNet-5开创了CNN基本框架，AlexNet通过ReLU和多GPU训练引爆深度学习，VGGNet证明了深度的重要性...
- 2025-09-15 19:58--好好学算法--的博客 senet
- 2023-04-24 05:47AI智韵的博客 在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出了一种新的架构...压缩和激励网络构成了我们2017年ILSVRC分类提交的基础，该分类提交获得了第一名，并将前5名的错误率降低到2.25 %，比2016年的获奖作品相对提高了25%。
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
4月9日
创建了问题
4月1日