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论文简介

在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的注意力模块，用于卷积神经网络（ConvNets）。与现有的通道级和空间级注意力模块不同，我们的模块无需向原始网络添加参数，而是为每一层的特征图推导三维注意力权重。
具体而言，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数以找到每个神经元的重要性。我们进一步推导出能量函数的快速闭式解，并证明该解可以在不到十行代码中实现。该模块的另一个优点是，大多数运算都是基于定义的能量函数的解决方案来选择的，避免了过多的结构调整工作。在各种视觉任务上的定量评估表明，所提出的模块对于提高许多卷积神经网络的表示能力是灵活且有效的。