深度学习实战篇之 ( 十八) -- Pytorch之SeNet

科普知识

注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后集中关注它。例如，人们在阅读时，通常只有少量要被读取的词会被关注和处理。综上，注意力机制主要有两个方面：决定需要关注输入的哪部分；分配有限的信息处理资源给重要的部分。

前言

上期理论篇文章我们学习了SeNet网络，其核心思想在于对输入的特征在通道维度上进行自适应增强（权重适配），同时由于其架构简单可以独立于任何架构之外，因此可以很容易的嵌入到大多数卷积神经网络实现特征增强的目的。

数据集介绍

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本次实验数据集我们依旧采用之前的RAFDB人脸表情数据集（7类：愉快，悲伤，厌恶，平和，惊讶，恐惧，愤怒），数据集分布及其样本展示如下：

网络架构

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SeNet架构较为简单，我们主要看与ResNet网络融合的案例，从层级上来分析，分别是：全局平均池化-->全连接层-->Relu激活函数-->全连接层-->Sigmoid压缩范围到0-1之间。

维度分析：输入维度：[B,C,H,W]

1.全局平均池化层：输入：[B,C,H,W]，输出：[B,C]。备注：全局平均池化层的作用在于将特征图[H,w]转变成-->[1,1]的维度。

2.全连接层：输入：[B,C]，输出：[B,C/r]

3.ReLU层： 输入：[B,C/r]，输出：[B,C/r]

4.全连接层：输入：[B,C/r]，输出：[B,C]

5.Sigmoid: 输入：[B,C]，输出：[B,C]

代码实践

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本次代码采用Pytorch框架（version 1.7），基础骨干网络采用ResNet18架构，我们对该网络中的四个残差块分别设计SeNet模块。由于之前对TensorFlow框架已经学习过一点时间，转换到另一框架对大家来说应该不是什么难题，本着一法通万法的原则，之后的实战篇文章我们都采用Pytorch实现，而且不再对其基础网络设计方法，数据集处理方法等进行分享学习了，直接上代码，让大家体验快感。

1.ResNet18四层残差块：

2. SeNet块设计：

3. 嵌入到四个残差块中：

训练情况

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这里截取训练过程中的一些结果展示，本次训练显卡为：1080Ti（显存11G）相对较小，批数量bachsize为8。

代码托管至码云：https://gitee.com/fengyuxiexie/pytorch_-se-net

The End

本期分享就到这里啦，实战篇我们重在分享代码实现细节，大家如果在学习过程中有疑问或者建议，可随时后台私聊小编哦。

编辑：玥怡居士 | 审核：小圈圈居士