模型优化自注意力机制

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是Transformer架构的核心组成部分，最初由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中引入，用于自然语言处理任务中。它允许模型在处理序列数据时，直接关注输入序列中的任意位置之间的依赖关系，而不仅仅是相邻元素。

模型优化中的自注意力机制主要体现在以下几个方面：

1. **效率提升**：通过并行计算和局部注意力（如线性扫描或固定窗口注意力），可以在保持效果的同时减少计算复杂度，如EfficientNet中的Swin Transformer就利用了局部注意力来优化内存使用。

2. **注意力权重调整**：动态调整注意力权重，例如通过添加衰减项、正则化（如dropout）或使用不同的加权方法（如softmax的温度调整），有助于防止过拟合和提高泛化能力。

3. **多头注意力**：多头自注意力允许模型同时从不同的子空间获取信息，每个头部关注输入的不同部分，这被证明能够捕捉到更丰富的上下文依赖。

4. **低秩分解**：通过分解注意力矩阵，如Blockwise Low-rank Attention，降低内存消耗和计算成本，同时保持性能。

5. **硬件优化**：针对特定硬件（如GPU或TPU），优化自注意力层的实现，如使用张量核心运算加速矩阵乘法。