自适应的偏好注意力

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摘 要：目前，大多数注意力机制是通过一系列不同的卷积等操作来生成权重的，而少数注意力机制则基于规律自定义函数来推断权重，两者各有优劣。在无参注意力机制（SimAM）的理论框架下，考虑到优化能量函数在某些情况下的局限性，提出通过在权重中引入少量参数来进行权重调整，从而提高模块的适应性。为了验证这一方法的可行性，在CIFAR数据集和ImageNet-100数据集上进行了图像识别实验。（剩余218字）

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