多头注意力中的头是i什么
时间: 2024-06-06 14:10:08 浏览: 32
多头注意力中的头是指对输入进行注意力计算时,所采用的不同的注意力权重计算方式。在多头注意力机制中,输入首先被划分为若干个不同的子空间,每个子空间对应一个注意力头。每个注意力头都会独立地计算注意力权重,然后将所有头的注意力权重合并起来,得到最终的注意力权重。因此,多头注意力可以同时考虑多种不同的特征表示,从而提高模型的表达能力和泛化能力。
相关问题
多头注意力层用到的公式是什么?
多头注意力(Multi-Head Attention)是一种将注意力机制分解为多个独立头部(heads)的方式。每个头部负责处理输入序列的一部分信息,然后所有头部的输出再被综合。其核心公式可以分为以下几个步骤:
1. **Query、Key 和 Value 的计算**:
对于每组输入(query, key, value),首先会进行线性变换得到Q, K, V(表示查询、键和值):
```
Q = Wq * query
K = Wk * key
V = Wv * value
```
其中Wq, Wk, Wv是权重矩阵,对应不同的头部。
2. **注意力分数(Attention Scores)**:
每个头部计算Query和Key之间的相似度(通常是点积除以键的维度开根号,再加上一个常数项)作为注意力分数:
```
Attention_scores[i] = softmax(Q_i * K_i^T / sqrt(d_k))
```
3. **加权求和(Weighted Sum)**:
将注意力得分应用于Value上,每个头部都有自己的得分,所以对每个头部都做一次求和:
```
Attention_output[i] = Attention_scores[i] * V
```
4. **多头注意力结果拼接**:
最终,将所有头部的结果concatenated(拼接)起来,并通过另一个线性变换(通常用一个单一的权重矩阵)整合成最终的关注向量:
```
Multi_head_attention = Concatenate(Attention_output[1], ..., Attention_output[num_heads]) * Wo
```
Wo是最后一个线性变换的权重矩阵。
yolov8中引入多头注意力机制
根据提供的引用内容,没有找到YOLOv8的相关信息。YOLOv7是YOLOv5的改进版本,因此可以在YOLOv5的基础上引入多头注意力机制。下面是在YOLOv5中引入多头注意力机制的方法:
1.首先,在YOLOv5的models/yolo.py文件中,找到CSPDarknet类的定义。
2.在CSPDarknet类的__init__方法中,添加以下代码来定义多头注意力模块:
```python
# 定义多头注意力模块
self.mha = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)
```
其中,embed_dim是输入的嵌入维度,num_heads是注意力头的数量。
3.在CSPDarknet类的forward方法中,找到以下代码:
```python
x = self.focus(x)
x = self.csp(x)
x = self.spp(x)
x = self.csp(x)
x = self.spp(x)
x = self.csp(x)
```
4.在这段代码后面添加以下代码来引入多头注意力机制:
```python
# 引入多头注意力机制
x = x.permute(2, 0, 1)
x, _ = self.mha(x, x, x)
x = x.permute(1, 2, 0)
```
其中,x.permute(2, 0, 1)是将输入张量的维度从(N, C, H, W)变为(HW, N, C),以便输入到多头注意力模块中。x, _ = self.mha(x, x, x)是调用多头注意力模块进行计算,其中第一个x是查询张量,第二个x是键值张量,第三个x是值张量。最后,x.permute(1, 2, 0)是将输出张量的维度从(HW, N, C)变为(N, C, H, W),以便继续后续的计算。
5.最后,在YOLOv5的train.py文件中,找到以下代码:
```python
model = Model(cfg).to(device)
```
将其改为:
```python
model = Model(cfg, num_heads=8).to(device)
```
其中,num_heads=8是多头注意力模块的头数。
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