SwinTransformer模型中W-MSA模块的作用

在Swin Transformer模型中，W-MSA是一种跨窗口多头注意力机制，用于在不同的窗口尺寸上对特征进行对齐。具体来说，W-MSA模块的作用是将输入序列中的每个位置与距离其一定范围内的其他位置进行对齐，以捕获不同位置之间的依赖关系。与传统的自注意力机制不同，W-MSA模块在计算注意力分数时，不仅考虑了位置之间的相对距离，还考虑了它们在不同的窗口尺寸下的相对位置。

具体来说，W-MSA模块首先将输入序列分成多个窗口，每个窗口包含一组连续的位置。然后，对于每个窗口，W-MSA模块使用多头注意力机制，将窗口内的所有位置与距离它们一定范围内的其他位置进行对齐。这样，W-MSA模块可以在不同的窗口尺寸下对输入特征进行多层次的对齐，并且可以捕获不同位置之间的长程依赖关系。最后，W-MSA模块将对齐后的特征送入后续的MLP模块进行进一步处理，以生成最终的特征表示。