最近在学习注意力机制，对其中的参数不太了解，比如
se=SEAttention（channel=512，reduction=8）里面的channel和reduction是什么意思，求各位指点一下
关于#机器学习#的问题：最近学习注意力机制，不太了解一些注意力的参数，比如seattention里的channel和reduction表示什么，看到很多注意力机制里都有提到
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shifenglv 2023-03-09 12:30关注
你看代码就知道了，channel就是输入的通道数，reduction就是输出通道减少的倍数，也就是输出通道数为channel/reduction解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2022-08-12 14:57回答 1 已采纳 原论文是第一种，所以用第一种肯定没问题，第二种也有人用，主要是为了保证两个loss贡献差不多，毕竟softloss里有做平滑，所以都可以哈，还是要看哪种收敛更快，效果很好
- 2022-05-23 16:37
PYTHON深度学习：ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity
python
机器学习
深度学习
回答 2 已采纳 看报错应该是训练集，数据为空 了 - 2019-10-05 22:36 InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 152000 values, but the requested shape requires a multiple of 576
tensorflow
数据挖掘
机器学习
深度学习
回答 1 已采纳 你的输入数据的维度和张量定义的维度不同，要reshape处理下。
- 2024-01-14 09:53阿_旭的博客 【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【1】添加SEAttention注意力机制步骤详解、训练及推理使用
- 2021-08-31 16:30 python中出现“ ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity”错误
python
有问必答
回答 1 已采纳 出错在第62行，重点检查flash_lat,flash_lon数组的值，是不是符合函数参数要求，在concatenate时，如果横向合并的话要加参数axis=1,另外再检查hexbin函数参数使用是否
- 2022-10-07 10:27回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 请看👉 ：SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA)如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相
- 2022-04-24 06:03回答 4 已采纳 错误提示是方法类型的参数不可迭代。如果循环写入csv的话，可这样：for i,df in enumerate(dfs): df.to_csv(f'df{i}.csv',index=False)
- 2024-08-02 21:46陆小马的博客 提供的类是基于 Squeeze-and-Excitation (SE) 网络结构中的注意力机制实现的，这种机制最初是在论文 “Squeeze-and-Excitation Networks” (https://arxiv.org/abs/1709.01507) 中提出的。SE 模块旨在通过显式地建模...
- 2022-05-02 16:29回答 2 已采纳 看看Vmware为虚拟机指定了几个内核
- 2020-06-29 00:25回答 1 已采纳 https://www.jianshu.com/p/3db91d6bdf83
- 2022-04-11 14:52回答 3 已采纳 model的img改成im
- 2023-03-04 13:04会写代码的小脑斧的博客 注意力机制结构与代码整理
- 2021-09-07 15:47回答 2 已采纳 代码有误，su2不能得到全部累加的结果， 而是每个线程最后一次计算的结果相加。四线程：200+24+49+74+99=446。下面这个简单的例子可以体现：
- 2024-01-15 11:58AICurator的博客 卷积算子是卷积神经网络(cnn)的核心组成部分，它使网络能够通过融合每层局部接受域内的空间和通道信息来构建信息特征。之前的广泛研究已经调查了这种关系的空间成分，试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来加强...
- 芒果汁没有芒果的博客 YOLO代码+超多种以上注意力机制改进代码实践｜预计超30万字数，结合YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX系列等模型进行改进
- 2024-06-26 21:50
基于改进YOLOv8n航拍轻量化小目标检测算法：PECS-YOLO | 添加SE注意力机制 + 空间金字塔池化SPPELAN + 增加小目标检测层 + 引入新的结构CSPPC + 更换损失函数EIoU小哥谈的博客 在无人机航拍中，目标通常是密集分布、特征不明显的小目标，且物体尺度变化较大。因此，目标检测容易出现漏检和误检的问题。为了解决这些问题，文章提出了一种基于改进YOLOv8n航拍轻量化小目标检测算法：PECS-YOLO。 - 2022-08-09 17:55zxm_的博客 注意力机制 注意力汇聚（池化）attention pooling 自注意力 Self-Attention CNN中的Self-Attention 1. SENet 2. CBAM 3. ECA 注意力机制的应用
- 2021-12-30 21:16卡伊德的博客 SEnet 通道注意力模块 开篇一张图： 变量和图片解释： 三个正方体：特征向量，比如说图像的特征，H表示图片高度、W表示图片宽、C表示通道（黑白1通道、彩色3通道） 字母： X表示输入特征； Ftr表示的是对X进行一次...
- 2021-06-22 01:04Tom Hardy的博客 点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达【GiantPandaCV导语】 近几年，Attention-based方法因其可解释和有效性，受到了学术界和工业界的欢迎。但是，由...
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3月9日
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