一，resnet-18 + se-net（数据集cifar-10）

resnet-18的网络结构：

如下图，在每个Residual block中，引入SE-net ：

数据集：cifar-10，

学习率0.1

跑了45个epochs之后，cifar-10测试集的精度对比：

（resnet-18）：

（resnet-18 + se-net）：

从图上看来，resnet-18和resnet-18 + se-net 貌似在精度上相差不大

但resnet-18+se-net却比resnet-18更快地到达一个比较高的精度(如70%)

而从具体的训练集精度和损失度来看：

一般而言，resnet-18 + se-net 的损失度是比resnet-18稍微要小的。

所以总体而言，se-net对Loss的减少是有作用的。

学习率0.01，epochs 135

resnet-18：

resnet-18 + se-net：

从数据来看，两边都可以轻易地上到90~91%的准确率，Loss和准确率相差无几。

测试代码：

https://github.com/zhujunwen/resnet-18-se-net-/tree/master

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