我是问下面这个多头定义，用到softmax有没有必要改变或加大 ： # 定义特征维度注意力机制 attention_dim_list = [] for i in range(head_num): attention_dim = Dense(int(input_data.shape[-1]), activation='tanh')(input_data) attention_dim = Activation('softmax')(attention_dim) attention_dim = multiply([attention_dim, attention_time]) attention_dim_list.append(attention_dim)

对于外汇时序预测这样的序列预测任务，使用注意力机制可以帮助模型更好地捕捉序列中每个时间步之间的关联性，从而提高模型的性能表现。在代码中，对于每个注意力头，都定义了一个特征维度的注意力机制，其中 softmax 函数用于将每个时间步的注意力权重归一化到 [0,1] 的范围内，以便于模型对各个时间步的信息进行加权求和。

如果你认为模型的性能表现不够理想，可以尝试改变或加大 attention_dim 的维度，以增加模型的特征表达能力。另外，你还可以尝试调整 softmax 函数的参数，如增加温度参数，以控制注意力分布的平滑程度，从而提高模型的性能表现。但需要注意的是，过度增加 attention_dim 的维度或调整 softmax 函数的参数可能会导致模型过拟合，因此需要进行适当的调整和控制。