为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled
时间: 2023-06-19 19:06:08 浏览: 65
在进行softmax之前对attention进行scaled是为了避免softmax函数中的数值溢出问题,同时可以使得不同维度的特征权重更加平衡。具体来说,scaled attention机制中对每个注意力权重除以了一个数值,该数值是注意力向量的维度的平方根,这样可以使得注意力权重缩小到一个较小的范围内,避免了softmax函数中指数的数值过大而导致的数值溢出问题。同时,由于注意力向量的不同维度可能具有不同的尺度,因此除以平方根可以使得不同维度的特征权重更加平衡,从而提高了模型的性能。
相关问题
Scaled Dot-Product Attention方法
Scaled Dot-Product Attention是一种注意力机制,常用于自然语言处理和计算机视觉任务中,能够帮助模型学习到输入序列中最相关的信息。Scaled Dot-Product Attention的计算过程如下:
1. 输入一个查询向量Q,一个键向量K和一个值向量V。
2. 计算Q和K之间的点积,然后将结果除以根号下K的维度(也称为缩放因子)。
3. 将结果传入softmax函数,将它们转化为0到1之间的概率分布。
4. 将softmax函数的输出与值向量V进行加权求和,得到最终的输出。
Scaled Dot-Product Attention的优点是能够并行计算,因此在处理大规模数据时具有较高的效率。同时,由于使用了缩放因子,可以避免点积结果过大或过小导致的梯度消失或爆炸的问题。
scaled_dot_product_attention 如何输入
scaled_dot_product_attention 是一个注意力机制,它可以接受三个输入:查询向量(query),键值对(key-value pairs)。
其中,查询向量和键值对的维度需要相同。键值对可以被看作一个矩阵,其中每一列都是一个键向量,每一列对应的值向量在另一个矩阵中。假设我们有一个查询向量 q,一个键矩阵 K 和一个值矩阵 V,它们的维度分别为 (batch_size, num_heads, seq_len, dim), (batch_size, num_heads, seq_len, dim) 和 (batch_size, num_heads, seq_len, dim),其中 batch_size 表示批次大小,num_heads 表示头数,seq_len 表示序列长度,dim 表示向量维度。
scaled_dot_product_attention 的计算公式如下:
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$$
其中,$d_k$ 是键向量的维度,$\text{softmax}$ 函数是在最后一个维度上进行的,并且将每个值缩放到 [0, 1] 的范围内,以便计算加权和。
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