····图像识别中self-attention和convolution各自的缺点

在图像识别中，Self-Attention和Convolution是两种常见的方法。

Self-Attention通过计算每个像素点与其他像素点之间的关系，来得到一个全局的视觉表示。相比于Convolution，Self-Attention具有以下优点：

1. 具有更强的全局性：Self-Attention可以考虑整张图片的所有像素点，而Convolution只关注局部区域。

2. 没有固定的感受野大小：Convolution需要指定感受野大小，而Self-Attention不需要。

但是，Self-Attention也有一些缺点：

1. 计算成本高：Self-Attention需要计算每个像素点与所有其他像素点之间的关系，计算成本较高。

2. 对长距离依赖性不敏感：Self-Attention在处理长距离依赖性时不如Convolution，可能会存在信息丢失的问题。

Convolution是一种局部连接的方法，它通过滑动卷积核来提取局部特征，并通过池化操作来降低特征维度。相比于Self-Attention，Convolution具有以下优点：

1. 计算成本低：Convolution只需要计算局部区域的像素点，计算成本较低。

2. 对长距离依赖性敏感：Convolution在处理长距离依赖性时更加敏感，可以更好地保留图像中的空间结构信息。

但是，Convolution也有一些缺点：

1. 固定的感受野大小：Convolution需要指定感受野大小，可能会存在信息丢失的问题。

2. 对全局信息不敏感：Convolution只关注局部区域，可能会忽略全局信息。