通道注意力一般加在什么位置啊

Question

通道注意力是只能加在网络深层才效果好吗 试了试在网络第一层加CBAM通道注意力 跑完发现超级无敌过拟合 训练集miou94 验证集精度只有43 不加前验证集miou能到70多 想知道有加在网络浅层成功的朋友吗

Answer 1

基于Monster 组和GPT的调写：
通道注意力机制的确可以加在网络浅层，但是是否会导致过拟合取决于具体的应用场景和实现方式。

通道注意力机制主要是通过学习特征通道之间的相关性来自适应地调整通道的权重，以增强网络对重要特征的关注。在一些场景中，早期的特征通道就已经包含了大部分的重要信息，此时在网络浅层加入通道注意力机制可能会带来性能提升。但是在另一些场景中，重要信息可能更加分散在网络的深层，此时在网络浅层加入通道注意力机制可能并不会带来很大的性能提升。

对于你的问题，可能是在网络的第一层加入通道注意力机制导致模型参数过多，从而容易导致过拟合。此外，还有一些常见的解决过拟合的方法可以尝试，例如增加训练数据、减少模型复杂度、添加正则化等等。

总的来说，是否将通道注意力机制加入网络浅层需要根据具体情况进行分析和实验，需要综合考虑模型的复杂度、数据集的规模和质量、任务的特点等因素。