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SENet 与self attention的attention机制的区别是什么? - 知乎
来讲一个SENET的简单迁移。 Squeeze-and-Excitation Networks（简称 SENet）是胡杰团队（WMW）提出的，利用SENet，一举取得 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军。
像ResNet、SENet这些网络是怎么想出来的？ - 知乎
SENet作为ImageNet2017的冠军模型，它并非一个特定结构的网络模型。一个模型在引入了SE Block后，都可以称之为SENet。对Transformer模型有所了解的伙伴们，在学习了SENet后，都能够认识到它们的相似之处：SE Block本质上也是一种注意力模块。
如何评价Momenta ImageNet 2017夺冠架构SENet? - 知乎
其中我们的SENet实质上是一个SE-ResNeXt-152（64x4d），在ResNeXt-152上嵌入SE模块，并做了一些其他修改和训练优化上的小技巧，这些我们会在后续公开的论文中进行详细介绍。可以看出 SENet获得了迄今为止在single-crop上最好的性能。
网络模型中的注意力机制有哪些？像SENet,SKNet 总感觉效果提升不大，他们的最基本原理求科普？ - 知乎
ECANet主要对SENet模块进行了一些改进，通过对SENet中通道注意模块的分析，作者的经验表明避免降维对于学习通道注意力非常重要，适当的跨信道交互可以在显著降低模型复杂度的同时保持性能，提出了一种不降维的局部跨信道交互策略（ECA模块）和自适应选择一
为什么senet有很高的准确率，似乎仍然没有resnet常用？ - 知乎
其实不用把SENet看成是一个特定网络，看作是一个“插件”会好一点。 SEBlock可以在图像领域可以添加到任意网络中，在牺牲一点计算量的情况下往往是会带来性能提升的，但提升的量级就不一定了，所以也要结合具体的任务来判断加还是不加，以实验结果为准。
请问为什么SeNet中常用二维卷积代替全连接层？ - 知乎
为什么SeNet中常用二维卷积代替全连接层？这是一个很好的问题，一般人都会忽视。在这个过程中，作者使用了二维卷积来代替全连接层，是因为全连接层具有参数量大、计算复杂度高等问题。
目前工业界常用的推荐系统模型有哪些？ - 知乎
以张俊林大佬的SENet为代表张俊林：SENet双塔模型：在推荐领域召回粗排的应用及其它，user塔和Item侧塔的特征Embedding层上，各自加入一个SENet模块，通过SENet网络，动态地学习这些特征的重要性，对于每个特征学会一个特征权重，然后再把学习到的权重乘到对应特征的Embedding里，这样就可以动态学习
通道注意力（SENet）和1*1卷积的作用有区别吗？ - 知乎
（2）其次，SENet的注意力得分使用的是双层的fully-connected 网络，且使用ReLU和sigmoid作为激活函数，两层的网络和激活函数使得分计算能力更强；1*1卷积虽然也相当于在通道上进行了fully-connected的计算，但是一次1*1卷积没有隐含层，没有激活函数，相当于线性求和，和SENet比起来能力不足；