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在本教程中，您将学习如何使用一种称为空间变换网络（Spatial Transformer Networks, STN）的视觉注意力机制来增强您的网络。您可以在DeepMind的论文中了解更多关于空间变换网络的内容。

空间变换网络是可微分注意力的一种推广，可以应用于任何空间变换。空间变换网络（简称STN）使得神经网络能够学习如何对输入图像执行空间变换，从而增强模型的几何不变性。例如，它可以裁剪感兴趣区域、缩放和纠正图像的方向。由于卷积神经网络（CNN）本身对于旋转、缩放以及更一般的仿射变换并不具备不变性，因此STN是一种非常有用的机制。

STN的一个最大优点是能够轻松地将其插入到现有的CNN中，只需要非常少的修改。

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# Author: Ghassen Hamrouniimport torch
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