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局部跨信道交互策略_学术研究网1-新萄新京十大正规网站
局部跨信道交互策略
更新日期:2022-07-29     浏览次数:15
核心提示:2 通道注意力残差神经网络原理通过多层卷积运算,网络自动习得二维原始信号的各层次特征,并最终形成了反映原始信号特点的抽象分布式特征。在叠加卷积

2 通道注意力残差神经网络原理

通过多层卷积运算,网络自动习得二维原始信号的各层次特征,并最终形成了反映原始信号特点的抽象分布式特征。在叠加卷积层的前向传递过程中,加入一些快捷连接,在实现模型深层次学习能力的基础上稳步提高了网络的识别准确度[12]。在引入不降维的局部跨信道交互策略后,可以在显著降低模型复杂度的同时保持性能。

2.1 局部跨信道交互策略(ECA模块)

Wang等人[13]提出了一种有效的通道注意力(ECA)模块,通过对SENet中通道注意力模块的分析,得出对于学习通道注意力避免降维非常重要。在此基础上,作者提出了一种不降维的局部跨信道交互策略,在显著提高网络性能的同时降低复杂度,该方法通过一维卷积有效的实现。

ECA模块是在SENet的基础上发展起来的,它在对通道经过不降维的全局平均池化后,采用每个通道及其k个邻居来捕获局部跨通道交互信息。