原文:论文笔记-Squeeze-and-Excitation Networks

作者提出为了增强网络的表达能力,现有的工作显示了加强空间编码的作用。在这篇论文里面,作者重点关注channel上的信息,提出了 Squeeze and Excitation SE block,实际上就是显式的让网络关注channel之间的信息 adaptively recalibrates channel wise feature responsesby explicitly modelling ...

2018-01-04 23:10 0 1375 推荐指数:

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[论文理解] Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks 简介 SENet提出了一种更好的特征表示结构,通过支路结构学习作用到input上更好的表示feature。结构上是使用一个支路去学习如何评估通道间的关联,然后作用到原feature map上去,实现对输入的校准。支路的帮助 ...

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论文笔记《Notes on convolutional neural networks

这是个06年的老文章了,但是很多地方还是值得看一看的. 一、概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,关键是卷积层和polling层 ...

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