SE模块具体加在RESNET哪些操作之间
SE模块是在RESNET的每个残差块中的“特征提取”和“特征重建”之间加入的。具体来说，在每个残差块的最后一个卷积层之后，通过一个全局平均池化将特征图降维成一个向量，然后通过两个全连接层将向量映射成一个缩放因子，最后将该因子乘到特征图上以增强有用信息的权重，实现特征图的自适应重加权。
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SE模块是在RESNET的每个残差块中的“特征提取”和“特征重建”之间加入的。具体来说，在每个残差块的最后一个卷积层之后，通过一个全局平均池化将特征图降维成一个向量，然后通过两个全连接层将向量映射成一个缩放因子，最后将该因子乘到特征图上以增强有用信息的权重，实现特征图的自适应重加权。
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