SE-ResNet 结构图中的 Scale 解释

在 SE-ResNet 结构中，'scale' 通常指的是 SE 模块中的缩放因子，用于对特征图的通道进行加权平均。SE 模块的作用是在 ResNet 中引入注意力机制，以提高模型对重要特征的关注度。在 SE 模块中，首先将特征图的每个通道进行全局平均池化得到一个标量，然后通过两个全连接层将该标量映射到一个缩放因子，最后将缩放因子与特征图相乘得到加权特征图。其中，'scale' 即为缩放因子。通过引入 SE 模块，可以显著提高模型的性能。