ImageNet 2017夺冠架构：SENet paper传送门
参考链接：传送门1
核心思想我认为是：不再使用传统的对输入通道经卷积后的结果通道们，进行简单的叠加，而是去寻找各通道间的相关性，给予各通道不同的权值，然后再进行加权求和。
这个通道间的权值，通过学习得到。
上图：
S:
首先是压缩，squeeze（）把一个通道的map（尺寸为 mxn ）压缩成一个数值（1x1），这方便后续的寻找通道间的相关性。
E:
左边嵌入inception，右边嵌入resnet。。。
由最后一张图可知，卷积后得到的通道间的相关性，及去确定该通道给多少权值（weights值）？是通过两个fc层，和一个sigmoid层（所谓的门机制）来解决的。（这个sigmoid门机制看一下机器学习里的logistic就会更好理解了～）
第一层fc降低了特征的维度（c/16），减少了参数；然后加上了一个relu激活层，增加非线性；再接着又接一个fc层将维度恢复（c）；最后通过sigmoid得到要给在各个通道上的权值（weights）们。
再给点我自己的手稿吧。。。。
嗯，感觉已经很清楚了吧，这个SEnet.
这里不得不说，网络有前后向反馈就是好！我需要的权值（weights）或者说参数，我只要搭好网络层（网络结构）（fc1 fc2 和那个sigmoid）就好，其他的就可以啥都不管了。让你网路自己去学习，去前后向计算，梯度啊，loss啊，然后去更新得到最合适的weights。weights到手了，直接乘上来用就是。。。我认为这真的是负反馈的精髓啊，给个监督然后让网络自主学习更新weights值。很强！！！
一般，senet结构是用在resnet或者inception里，而没有说是每一次的卷积层都这样操作（就是每次的卷积都对不同通道的特征图加权叠加，这样会引入很多参数）。如上图：
看resnet的block模块，每个block尾部都加入了两层fc层。第三列的那个c＝32是什么意思我还不太懂，等知道了再来补充。。。