vit更换自注意力机制

### 替代自注意力机制的方法

在视觉Transformer (ViT) 中，自注意力机制是核心组件之一，用于捕捉输入图像不同部分之间的关系。然而，研究者们也在探索多种替代方案来改进模型性能或简化计算复杂度。

#### 1. 局部窗口注意力（Local Window Attention）

局部窗口注意力通过限制注意力范围到相邻区域内的像素点，减少了全局计算量并保持了空间结构信息[^3]。这种方法可以在一定程度上降低计算成本的同时保留必要的上下文关联性。

class LocalWindowAttention(nn.Module):
    def __init__(self, window_size=7):
        super(LocalWindowAttention, self).__init__()
        self.window_size = window_size
    
    def forward(self, x):
        B, C, H, W = x.shape
        
        # 将特征图分割成多个不重叠的小窗口
        patches = F.unfold(x, kernel_size=self.window_size, stride=self.window_size)
        
        # 对每个窗口应用标准的多头自注意力建模内部依赖关系
        attended_patches = ...  # 实现细节省略
        
        # 合并处理后的窗口返回完整的特征图
        output = F.fold(attended_patches, output_size=(H,W), kernel_size=self.window_size, stride=self.window_size)
        
        return output

#### 2. 卷积操作作为替代

卷积神经网络(CNNs)擅长提取局部模式，并且可以通过堆叠多层卷积核捕获更广泛的感受野。因此，可以考虑完全移除自注意力模块而仅依靠深度可分离卷积等高效变体来进行特征抽取[^2]。

import torch.nn as nn

def create_conv_block(in_channels, out_channels):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_channels=in_channels,
                  out_channels=out_channels,
                  kernel_size=3,
                  padding='same'),
        nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(kernel_size=2))
    
class ConvBasedVisionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvBasedVisionModel, self).__init__()
        layers = []
        current_dim = input_dims
        for dim in hidden_dims:
            block = create_conv_block(current_dim, dim)
            layers.append(block)
            current_dim = dim
            
        self.feature_extractor = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, inputs):
        features = self.feature_extractor(inputs)
        pooled_features = ...
        logits = classifier(pooled_features)
        return logits

#### 3. 动态稀疏连接（Dynamic Sparse Connectivity）

动态稀疏连接允许模型根据数据样本自动调整哪些节点间应该建立联系，从而形成适应性强且高效的架构设计。这种方式不仅能够减少不必要的参数数量还能提高泛化能力[^1].

from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np

class DynamicSparseConnectivityLayer(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes):
        super(DynamicSparseConnectivityLayer, self).__init__()
        adjacency_matrix = csr_matrix((num_nodes, num_nodes))  
        self.adjacency_weights = nn.Parameter(torch.from_numpy(adjacency_matrix.toarray()).float())
        
    def get_sparse_connections(self, batched_input):
        threshold_value = calculate_threshold(batched_input)
        sparse_mask = (torch.abs(self.adjacency_weights)>threshold_value).type_as(self.adjacency_weights)
        pruned_adjacencies = self.adjacency_weights * sparse_mask
        return pruned_adjacencies