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目录

1.CAA上下文锚定注意模块

1. CAA的核心思想

关键改进点

2. CAA的架构

(1) 锚点生成（Anchor Generation）

(2) 分层注意力计算

(3) 低秩近似优化（可选）

3. 2024改进方法

(1) 动态锚点选择（DAS）

(2) 跨模态锚点共享

(3) 记忆增强CAA（Memory-Augmented CAA）

4. 实验效果

5. CAA模块代码

2. EfficientNet 融合混合卷积

3.完整代码

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Tips：融入模块后的网络均经过测试，可以直接使用

1.CAA上下文锚定注意模块

上下文锚定注意模块（Context Anchor Attention, CAA）是一种改进的注意力机制，旨在增强神经网络（特别是Transformer架构）捕获远程上下文信息的能力。2024年最新的改进方法进一步优化了其计算效率、长距离依赖建模能力，并增强了在低资源场景下的泛化性能。