ASSA 自适应稀疏自注意力机制

### 自适应稀疏自注意力机制 (ASSA) 的介绍

自适应稀疏自注意力机制（Adaptive Sparse Self-Attention, ASSA）是一种创新性的注意力机制，旨在优化传统自注意力机制中存在的冗余信息问题。通过引入稀疏分支和密集分支的设计，ASSA 能够有效减少不相关区域的噪声相互作用，并消除空间域和通道域中的特征冗余[^2]。

### 原理

ASSA 使用双分支范式来自适应地计算注意力权重：

- **稀疏分支**：该分支专注于识别并抑制那些具有较低查询键匹配分数的特征，从而防止这些低质量特征对最终聚合结果造成负面影响。

- **密集分支**：此部分确保足够的信息流在网络中传递，使得模型能够学习到更具区分度的表示形式。这两个分支共同工作，在不同场景下动态调整其贡献比例，以实现最佳性能。

此外，为了进一步提升效果，ASSA 还结合了一个称为功能精炼前馈网络（Feature Refinement Feedforward Network, FRFN）组件。FRFN 通过对通道内的特征进行增强和简化操作来降低特征密度，进而改善整体表现[^4]。

### 实现

以下是基于 PyTorch 框架的一个简单示例代码片段展示如何构建一个基本版本的 AST 结构，其中包括 ASSA 和 FRFN 组件：

import torch.nn as nn
import torch

class ASSABlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8):
        super().__init__()
        
        self.sparse_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)
        self.dense_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)

    def forward(self, query, key, value):
        sparse_output, _ = self.sparse_attn(query, key, value)
        dense_output, _ = self.dense_attn(query, key, value)
        output = torch.cat((sparse_output, dense_output), dim=-1)
        return output
    
class FRFNNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

class AdaptiveSparseTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_layers=6):
        super().__init__()
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model * 2, nhead=nhead*2)
        transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers)
        self.assa_block = ASSABlock(d_model, nhead)
        self.transformer = transformer_encoder
        self.frfn_network = FRFNNetwork(d_model * 2, d_model, d_model)

    def forward(self, src):
        assa_out = self.assa_block(src, src, src)
        frfn_out = self.frfn_network(assa_out)
        final_out = self.transformer(frfn_out)
        return final_out

这段代码定义了三个主要模块——`ASSABlock`, `FRFNNetwork` 及整个架构的核心类 `AdaptiveSparseTransformer`. 它们协同工作实现了 ASSA 所描述的功能特性.

### 应用

ASSA 已经被成功应用于多种领域内的重要任务当中:

- 在目标检测方面,YOLOv11 中加入了 ASSA 改进了原有模型对于复杂背景下的物体定位精度[^1].
- 对于时间序列预测而言,LSTM 加上 Transformer 并融入 ASSA 后显著提高了对未来趋势变化预估的能力.
- 图像修复任务也受益匪浅; Adapt or Perish 论文中提到的方法不仅减少了计算资源消耗还提升了去噪、除雾等多个子任务的表现.