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)
时间: 2024-03-11 20:44:16 浏览: 19
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。
相关问题
def multi_head_attention(input_data, head_num): # 定义时间步注意力机制 attention_time = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(input_data) attention_time = Activation('softmax')(attention_time) # 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) # 计算多头注意力 context_list = [] for i in range(head_num): context = Dot(axes=1)([attention_dim_list[i], input_data]) context_list.append(context) context = Concatenate()(context_list) return context 这部分代码可以用做你举例的多头部分吧 ?
是的,这段代码是一个用于实现多头注意力机制的函数。它的输入参数包括 input_data(输入数据)和 head_num(头数),其中 input_data 的形状为 (batch_size, time_steps, input_dim)。该函数的输出是一个多头注意力机制的结果,即加权和后的上下文向量,其形状为 (batch_size, time_steps, input_dim * head_num)。
具体来说,这个函数首先对输入数据进行时间步注意力机制的计算,得到一个形状为 (batch_size, time_steps, 1) 的注意力分布张量 attention_time。然后,对于每个头,它都会分别计算一个形状为 (batch_size, time_steps, input_dim) 的注意力分布张量 attention_dim,该张量是通过对输入数据进行全连接层和 softmax 操作得到的。最后,将 attention_dim 和 attention_time 进行点乘操作,并将结果加入到一个列表中。计算完所有头的注意力分布张量后,将它们分别与输入数据进行点乘操作,并将所有头的结果拼接在一起得到上下文向量 context。
attention_time = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(input_data) attention_time = Activation('softmax')(attention_time) # 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) 每次参与运算的attention_time也是相同的,看不出每次循环有什么不同
在这段代码中,每次循环中使用的attention_time确实是相同的,因为attention_time的计算只涉及一次TimeDistributed Dense层的操作,而不涉及循环。在循环中,每个头部的注意力权重向量都是由attention_time和不同的权重矩阵attention_dim相乘得到的,因此每个头部的注意力权重向量是不同的。但是,由于attention_time在循环外面计算,因此对于不同的循环来说,attention_time确实是相同的。
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