注意力机制和cnn结合

注意力机制（Attention Mechanism）是一种深度学习中的重要组成部分，它最初是为了处理序列数据（如自然语言文本），赋予模型在处理过程中对输入的不同部分分配不同程度的关注。而CNN（卷积神经网络）则常用于图像识别和特征提取。

将注意力机制与CNN结合起来，通常是在处理视觉信息的场景中，比如图像问答或者视频理解。这种融合称为“空间-时间注意力”（Spatial-Temporal Attention）。在这种架构中，CNN负责捕获局部特征，而注意力机制帮助模型关注图像中最重要的区域或者时间序列的关键帧。它允许模型动态地调整其对输入特征的权重，提高对任务关键信息的敏感度，从而提升整体性能。

例如，在视频分类中，可以先用CNN提取每一帧的特征，然后通过注意力机制聚焦于那些对类别预测最有影响力的帧上；在图像问答中，它能指导模型集中在图像中与问题相关的部分。