接上文
作者首先肯定了通道注意力机制（在
S
E
N
e
t
SENet
SENet当中提出来的）的作用，对于没有参数的
S
E
−
V
A
R
1
SE-VAR1
SE−VAR1模型，其效果仍然超过没有通道注意力机制的网络，可见注意力机制是有用的。
但是作者不认为降维是有效的，作者认为这会让通道之间的关系变得不直接。
所以作者直接使用没有经过降维的模块与
S
E
N
e
t
SENet
SENet模块做对比，发现比原始降维的通道注意力机制效果好…
这两个模块：
S
E
−
V
A
R
2
SE-VAR2
SE−VAR2和
S
E
−
V
A
R
3
SE-VAR3
SE−VAR3长这样：
从
S
E
−
V
A
R
2
SE-VAR2
SE−VAR2可以看出即使是独立的学习通道，效果也比降维要好，更多的是需要在不降维的情况下学习通道之间的直接关系，而不是考虑非线性关系。
对比
S
E
−
V
A
R
2
SE-VAR2
SE−VAR2和
S
E
−
V
A
R
3
SE-VAR3
SE−VAR3来看，可以看出
S
E
−
V
A
R
3
SE-VAR3
SE−VAR3要强于
S
E
−
V
A
R
2
SE-VAR2
SE−VAR2，这个是因为
S
E
−
V
A
R
3
SE-VAR3
SE−VAR3考虑了通道之间的交互关系，而不是独立的考虑各个通道。但是我们会发现
S
E
−
V
A
R
3
SE-VAR3
SE−VAR3的参数量较大，在维度比较高的时候，这个矩阵是很大的，因此在
S
E
−
V
A
R
2
SE-VAR2
SE−VAR2和
S
E
−
V
A
R
3
SE-VAR3
SE−VAR3之间的折中是把矩阵做成以下这种对角阵的形式：
这个块叫做
S
E
−
G
C
SE-GC
SE−GC，从表格我们可以看出，这个块相对比
S
E
−
V
A
R
2
SE-VAR2
SE−VAR2来说，并没有显著的性能提升（这个
S
E
−
G
C
SE-GC
SE−GC的实现方式是分组卷积），作者认为这可能是因为这个模块是独立地学习组与组之间的关系，更应该让组与组之间有交互。
因此作者继续对块进行了改进，也就是把矩阵改成了以下这种形式：
这个实际上就是一维卷积，而这个矩阵被称为
E
C
A
−
N
S
ECA-NS
ECA−NS
这里面的
k
k
k与通道
C
C
C有一个非线性的映射关系，也就是：
最后作者认为
k
k
k取值为
3
3
3的话，卷积块的效果应该会更好。
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