swin transformer中的Mh和Mw
时间: 2024-05-23 10:08:14 浏览: 12
在Swin Transformer中,Mh和Mw是指Multi-head Self-attention中的头数。Mh是指注意力机制中的头数,而Mw是指跨不同位置的不同注意力机制的头数。这个注意力机制能够捕捉不同位置之间的依赖关系,可以帮助模型更好地理解输入序列。在Swin Transformer中,Mh和Mw都是可配置的参数,可以根据具体的任务和数据集进行调整。同时,增加Mh和Mw的数量可以提高模型的表示能力,但会增加计算成本。
相关问题
详解swin transformer中WSMA和SWMSA
WSMA(Window-based Shifted Multi-head Self-Attention)和SWMSA(Shifted Window-based Multi-head Self-Attention)是Swin Transformer中的两种注意力机制。
WSMA是一种窗口级别的自注意力机制,它通过将输入特征图分割成多个窗口,并在每个窗口内进行自注意力计算。具体而言,WSMA首先将输入特征图划分为多个大小相等的窗口,然后在每个窗口内计算自注意力,得到窗口级别的自注意力表示。这种窗口级别的自注意力计算可以减少计算复杂度,并且在处理大尺寸输入时具有较好的可扩展性。
SWMSA是一种基于窗口的多头自注意力机制,它在WSMA的基础上引入了窗口平移操作。具体而言,SWMSA首先将输入特征图划分为多个大小相等的窗口,然后通过平移窗口的方式,使得每个窗口都能够与其相邻的窗口进行自注意力计算。这种窗口平移操作可以增加模型的感受野,提高特征的全局上下文信息的获取能力。
综上所述,WSMA和SWMSA是Swin Transformer中用于处理输入特征图的注意力机制,它们通过窗口划分和窗口平移操作来实现特征的自注意力计算和全局上下文信息的获取。
Swin transformer中WSMA和SWMSA数学公式
根据提供的引用内容,Swin Transformer中的WSMA和SWMSA数学公式如下所示:
1. WSMA(Window-based Shifted Multi-head Self-Attention)公式:
WSMA是Swin Transformer中用于实现窗口级别的多头自注意力机制的公式。它可以表示为:
$$\text{WSMA}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
其中,$Q$、$K$和$V$分别表示查询、键和值的矩阵,$d_k$表示键的维度,$\text{softmax}$函数用于计算注意力权重。
2. SWMSA(Shifted Window-based Multi-head Self-Attention)公式:
SWMSA是Swin Transformer中用于实现移位窗口级别的多头自注意力机制的公式。它可以表示为:
$$\text{SWMSA}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{Q(K + S)^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
其中,$Q$、$K$和$V$分别表示查询、键和值的矩阵,$d_k$表示键的维度,$S$表示移位矩阵,$\text{softmax}$函数用于计算注意力权重。
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