SENet是17年的分类赛的冠军(错误率最低)，上个星期跑了一下，所以做个总结。
SENet
SENet是一种网络层之间可以安插的block，比如可以安插在ResNet、Inception中。
它的核心就是：
对feature map，抑制没用的channel，增强有用的channel。而抑制和增强则是通过训练(0,1)之间的权重来完成。
具体如下：
以SE-Inception为例，首先对HxWxC的feature map进行global pooling，得到1x1xC的feature map。然后接两层FC，最后仍然输出1x1xC。这里C个channel，每个channel存放着(0,1)之间的weight。
weight越大，代表原feature map中对应channel的信息越有用，weight越小，代表越渣。
我们将这些weights分别与原feature map上的值相乘，得到新的feature map。
插播一条SE-ResNet的：
流程图为：
使用体验：
训练比以往慢。
至于准确率，暂时没有提升。可能是我没发挥出它的性能。