如何进行FcaNet-TS的实验

[Soso-developer]

您好，请问如何进行LF、TS、NAS几个实验呢？尤其是TS，没有太明白code里是怎么实现的

[cfzd]

@Soso-developer
如果要跑LF的实验，那就是只选低频信号就好了，就行这个地方：

FcaNet/model/layer.py

Lines 15 to 17 in aa5fb63

	elif 'low' in method:
	all_low_indices_x = [0,0,1,1,0,2,2,1,2,0,3,4,0,1,3,0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,6,1,2,3,4]
	all_low_indices_y = [0,1,0,1,2,0,1,2,2,3,0,0,4,3,1,5,4,3,2,1,0,6,5,4,3,2,1,0,6,5,4,3]

如果要跑TS的实验，那么就需要做很多实验了：

• 获取每个频率的性能，以ImageNet一般7x7的大小为例，总共有49个频谱，那么就拿这49个频段挨个做attention的实验
• 然后把这49个频段的结果按照性能排序，选取最高的k个，如果k=2,4,8,16的话继续做4次实验
• 最终得到性能最高的k，这个就是TS的结果

[Soso-developer]

非常感谢您的回答。也就是说选用top1，挨个选取49个频谱来对比即可？

[yangwanglyb]

请问，SE注意力中的全局池化对应的是低频信号中的（0，0）吗