SENet工作流程详解：提升卷积神经网络性能

SENet的流程如下：

1. 输入一张图片，通过卷积层进行特征提取。

2. 在卷积层后添加一个SE模块，用于自适应地调整每个通道的权重。

3. 在SE模块中，首先通过全局池化层对每个通道的特征进行平均池化，得到一个全局特征向量。

4. 然后通过两个全连接层对全局特征向量进行处理，得到一个权重向量。

5. 最后，将权重向量应用到每个通道的特征上，得到加权后的特征，然后通过下一层卷积层进行特征提取。

6. 最后通过全局平均池化层将特征图转换为一个特征向量，并通过一个全连接层进行分类。