Vgg 改进:添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习

目录

1. EMAAttention 模块

2. vgg 改进

3. 完整代码


Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可

1. EMAAttention 模块

EMA(Exponential Moving Average,指数移动平均)注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型,旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果。它常用于处理序列数据(如自然语言处理、时间序列分析等),能够更好地捕捉长期依赖关系并减少噪声干扰。

Vgg 改进:添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习_第1张图片

核心思想:

        EMA注意力机制的核心思想是通过指数移动平均对输入序列进行平滑处理,从而提取序列中的长期依赖关系。与传统的注意力机制相比&#x

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