多头注意力（msa）

多头注意力（MSA）是一种自注意力机制的变体，常用于图像处理任务中。在多头注意力中，假设每个窗口的大小为M×M，通过在M×M的窗口上进行h次自注意力操作，实现了对不同位置的特征的同时处理。因此，多头注意力的计算开销可以通过公式4hwc^2/(2M^2)来表示，其中h表示注意力头的数量，w表示窗口的宽度，c表示输入特征的通道数。多头注意力机制在Swin Transformer等模型中得到了广泛的应用，并且在处理大规模数据时表现出较好的计算效率和性能。与传统的CNN相比，自注意力关注的范围更广，而CNN只关注局部的特征。因此，在一定程度上，本地注意力抛弃了自注意力的优点，并更类似于CNN。尽管本地注意力可以加速计算，但在性能方面可能无法带来明显的改进。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [学习笔记 各种注意力机制 MSA, W-MSA, Local Attention,Stride Attention, ...](https://blog.csdn.net/weixin_43791477/article/details/124903778)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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