多次霸榜CVPR最新idea-损失函数+注意力机制

在深度学习领域，损失函数和注意力机制的结合已经成为一种重要的研究方向。这种结合能够显著提升模型的性能和泛化能力，帮助模型更精确地捕捉数据中的关键信息，同时减少不必要的计算消耗

今天就损失函数+注意力机制整理出了论文+开源代码，以下是精选部分论文

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论文1

Deep Imbalanced Attribute Classification using Visual Attention Aggregation

基于视觉注意力聚合的深度不平衡属性分类

方法：

1. 多尺度视觉注意力机制：在不同尺度上提取视觉注意力掩码，通过聚合不同阶段的注意力信息来增强特征表示。

2. 加权焦点损失函数：提出一种加权焦点损失函数，用于处理类别不平衡问题，同时关注难以分类的样本。

3. 注意力损失函数：引入注意力损失函数，惩罚具有高预测方差的注意力掩码，以稳定训练过程。

4. 特征提取与聚合：使用预训练网络进行特征提取，并在多个尺度上聚合视觉注意力掩码，以提高分类性能。

创新点：

1. 多尺