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《Recurrent Models of Visual Attention》论文网络结构解读

1.数据

图片数据n*1*28*28，一共有n张图片，图片通道数为1，高宽都是28

2.网络结构可以分为以下几部分：

（1）glimpse_network（）

集中关注图片的局部信息：内容和位置
《Recurrent Models of Visual Attention》论文网络结构解读_第1张图片

（2）core_network（）

实际上是RNN网络，处理glimpse_network（）输出的重要子图。
《Recurrent Models of Visual Attention》论文网络结构解读_第2张图片

（3）location_network（）

处理core_network（）输出的信息，加噪音，为提取局部子图的log_pi概率做准备。
《Recurrent Models of Visual Attention》论文网络结构解读_第3张图片

（4）baseline_network（）

计算损失函数时候用到b_t
《Recurrent Models of Visual Attention》论文网络结构解读_第4张图片

(5) action_network( )

遇到end结束序列时候用，输出图片的分类结果
《Recurrent Models of Visual Attention》论文网络结构解读_第5张图片

3.总体网络结构RecurrentAttention()与损失函数

《Recurrent Models of Visual Attention》论文网络结构解读_第6张图片

参考
1.代码
2.《Recurrent Models of Visual Attention》

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