本文内容：在不同位置添加NAMAttention注意力机制 目录 论文简介 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 4.步骤四 论文简介 识别不太显著的特征是模型压缩的关键。然而，它在革命性的注意机制中尚未得到研究。在这项工作中，我们提出了一种新的基于归一化的注意力模块(NAM)，它抑制了较不显著的权重。它将权重稀疏性惩罚应用于注意力模块，从而使它们在保持类似性能的同时

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入NAMAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一

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