自适应交叉注意力机制

### 自适应交叉注意力机制概述

自适应交叉注意力机制是一种改进型的注意力机制，旨在处理多模态数据之间的交互问题。这种机制允许模型动态调整不同模态间的信息流动强度，从而提高跨域任务的表现。

#### 概念与原理

自适应交叉注意力机制通过引入额外的学习参数来控制两个输入序列间的相互影响程度。具体来说，该方法不仅关注于同一模态内的依赖关系，还特别强调了来自其他模态的影响因素。这使得模型可以在训练过程中自动学习到最有效的信息交换方式[^1]。

对于每一个查询向量$q_i$，除了计算其对应的键值对$(k_j, v_j)$外，还会基于另一个模态的数据生成一组辅助性的键值对$(\tilde{k}_j,\tilde{v}_j)$。最终输出则由原始模态以及辅助模态共同决定：

$$
o_i=\sum_{j} \alpha_{i j}\left(v_j+\beta_{ij}\tilde{v}_{j}\right), \quad \text {其中 } \alpha_{i j}, \beta_{ij}
$$

这里$\alpha_{ij}$代表标准的softmax权重分布；而$\beta_{ij}$则是用来调节外部贡献比例的新变量，它同样经过softmax变换得到[^2]。

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class AdaptiveCrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super().__init__()
        self.query_layer = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.key_layer = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.value_layer = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)

        # 新增用于计算β系数的部分
        self.beta_query_layer = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.beta_key_layer = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)

    def forward(self, query, key, value, aux_key=None, aux_value=None):
        q = self.query_layer(query)
        k = self.key_layer(key)
        v = self.value_layer(value)

        scores = torch.matmul(q.unsqueeze(1), k.transpose(-2,-1))
        attention_weights = F.softmax(scores / math.sqrt(k.size(-1)), dim=-1)

        if aux_key is not None and aux_value is not None:
            beta_q = self.beta_query_layer(query)
            beta_k = self.beta_key_layer(aux_key)

            beta_scores = torch.matmul(beta_q.unsqueeze(1), beta_k.transpose(-2,-1))
            beta_attention_weights = F.softmax(beta_scores / math.sqrt(aux_key.size(-1)), dim=-1)

            output = (attention_weights @ v).squeeze() + \
                     ((beta_attention_weights @ aux_value).squeeze())
        else:
            output = (attention_weights @ v).squeeze()

        return output

#### 应用场景

此技术广泛应用于涉及多种感知渠道的任务中，比如视觉问答系统（VQA）、机器翻译、语音识别等领域。特别是在自然语言处理方面，当面对图文并茂的内容分析时，可以利用图像特征作为补充信息增强文本理解能力；反之亦然，在某些情况下也可以反过来操作——即借助文字描述改善图片分类效果[^3]。