cirsscross attention

跨层注意力（Cross-layer Attention）是一种在神经网络中进行信息交互的机制。在深层神经网络中，每一层的输出都包含了不同抽象级别的特征表示。通过跨层注意力机制，不同层之间的特征可以相互影响和交流，从而提高模型在处理复杂任务时的性能。

在交叉注意力中，一般会有一个查询（query）集合和一个键值（key-value）集合。通过计算查询集合和键集合之间的相似度，可以得到一个权重分布，用于加权求和键值集合。这个加权和作为输出，可以传递给下一层进行处理。

跨层注意力的应用可以有很多，例如在自然语言处理任务中，可以利用跨层注意力来捕捉不同层级的语义信息，从而提高模型对上下文的理解能力。在计算机视觉任务中，跨层注意力也被用于处理不同尺度的特征图之间的关联。

总之，跨层注意力是一种有效的信息交互机制，可以帮助神经网络更好地利用不同层次的特征表示，提高模型性能。