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SENet是一种用于图像分类的卷积神经网络模型，由Jie Hu等人在2018年提出。SENet的全称是“Squeeze-and-Excitation Network”，其核心思想是通过自适应地调整每个通道的特征图权重，来增强卷积神经网络对于不同特征的感知能力。 SENet的设计灵感…

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