se模块在resnet什么操作之前

在ResNet中，SE模块通常是在卷积层和批量归一化层之间应用的。具体来说，SE模块首先将输入的特征图通过全局平均池化操作降维为一个特征向量，然后通过两层全连接层将该向量映射为一个标量，最后使用sigmoid函数将该标量转换为一个0到1之间的概率值，表示输入特征图中每个通道的重要性权重。这些权重被用来加权每个通道的特征图，从而增强有用的特征并抑制无用的特征。因此，SE模块可以看作是在卷积层之后对特征图进行的一种通道注意力机制操作。