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Squuze-and-Excitation Networks Abstract Central Building Block of Convolution Neural Networks (CNNs)은 Convolution 연산자이다. 이 연산은 각 Layer의 Local Receptive Fields에서 공간(Spatial) 및 채널(Channel-wise) 혼합을 통해 Network가 중요한 Features 추출 할 수 있게 만든다. 이전의 CNNs 연구는 공간적(Spatial) 요소와 그것들의 관계에 대해 연구하고, Feature 계층의 공간적 Encoding 통해 CNNs Feature 강화하는 방법을 추구했다. 해당 논문에선 Channel 관계에 중점을 두어 Squeeze-and-Excitation (SE Bloc..