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1. 卷积层降维

使用1x1卷积层（也叫pointwise卷积）来减少通道数。这种方法保留了特征图的空间维度（宽度和高度），同时减少了通道数。

主要作用

1. 跨通道的特征整合和交互
2. 特征通道的升维和降维
3. 减少卷积核参数（简化模型）

2. 全连接层降维

将特征图展平为一个向量，然后使用全连接层（线性层）来降维。这种方法适用于特征图的全局降维。

3. 使用注意力机制

使用基于注意力机制的方法来降维。例如，可以使用Transformer编码器或自注意力机制来实现降维。

4. 使用自编码器

可以训练一个自编码器网络来学习降维。自编码器由编码器和解码器组成，通过最小化重建误差来学习紧凑的表示。