在通道注意力模块中，先使用1*1的卷积进行通道下采样，再进行通道下采样，比使用一层1*1卷积层要好。其原因是（1） 增加非线性，更好拟合通道复杂的相关性 （2）减少参数量和计算量，例如假设通道数为c，缩放倍数为r，则前者的参数量为1 * 1 * c * 1 * 1 * c / r + 1 * 1 * c / r * 1 * 1 * c = 2c^2 / r,而后者的参数量为1 * 1 * c * 1 * 1 * c = c^2，可以看到前者的参数量是后者的2 / r 倍。
在通道注意力模块中，先使用1*1的卷积进行通道下采样，再进行通道下采样，比使用一层1*1卷积层要好。其原因是（1） 增加非线性，更好拟合通道复杂的相关性 （2）减少参数量和计算量，例如假设通道数为c，缩放倍数为r，则前者的参数量为1 * 1 * c * 1 * 1 * c / r + 1 * 1 * c / r * 1 * 1 * c = 2c^2 / r,而后者的参数量为1 * 1 * c * 1 * 1 * c = c^2，可以看到前者的参数量是后者的2 / r 倍。
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本文标题：通道注意力模块为什么用两层1 * 1的卷积
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vivdmctx.html
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