注意力机制2024持续发力！多尺度卷积+Attention一举拿下高分！模型准确率几乎100%

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如何构建出更强大灵活的深度学习模型？或许我们可以考虑一个先进的方法： 多尺度卷积+注意力机制。 多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来， 不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。 比如新型CNN架构MPARN，通过引入注意力机制，实现了最高99.49%的故障诊断准确率。 因此 这种结合在学术界与工业界都很热门， 在图像分类、目标检测等任务中效果都特别好，创新空间很大。为帮助想发论文的同学，我挑选了 10篇 最新的多尺度卷积+注意力机制paper ，创新思路简单提炼了一下，方便大家找灵感。 扫码 添加小享， 回复“ 多尺度A ”    免费获取 全部论文+代码合集 MPARN: multi-scale path attention residual network for fault diagnosis of rotating machines 方法： 论文介 ………………………………