注意力机制发展如何了，如何学习它在各类任务中的应用？

大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享注意力机制的发展和应用。

作者&编辑 | 言有三

1 注意力机制的作用

注意力机制的作用就是找到真正感兴趣的区域，加以处理，使其更好地完成任务，Google DeepMind提出的STN模型是一个非常优秀的代表。它可以定位目标并且学习对应的形变，然后进行预处理降低模型学习难度，可以作为基础模型嵌入任何网络，同时它也是一个空间注意力模型。

2 自注意力机制

与全连接神经网络相比，卷积神经网络在每一层是局部的，采用了较小的卷积核，感受实际对应到原始图像空间较大的区域，而且随着网络的加深，感受野增加。但是感受野毕竟不是全图，如何能够获得更大的感受野呢？Non-Local就是一个拥有全局感受野的自注意力模型。

3 通道注意力机制

SENet(Sequeeze and Excitation Net)是2017届ImageNet分类比赛的冠军网络，本质上是一个基于通道的Attention模型，它通过建模各个特征通道的重要程度，然后针对不同的任务增强或者抑制不同的通道。

4 空间注意力机制

图像中不同区域的重要性是不同的，动态容量网络(Dynamic Capacity Networks)是一个空间注意力机制网络，通过两个子网络来实现。

5 融合空间和通道注意力

STN等模型是从空间维度进行Attention，SENet等模型是从通道维度进行Attention，当然我们也可以同时使用空间Attention和通道Attention机制，以CBAM为代表。

6 其他

除了以上基本的变种，注意力机制还有非常多的研究，包括：

(1) 空间注意力模型的各种设计。

(2) 通道注意力模型的各种。

(3) 自注意力模型的各种设计。

(4) 如何对多种注意力机制进行融合。

(5) 注意力机制与残差网络，分组网络等经典结构的结合。

(6) 注意力机制在各类计算机视觉任务中的具体应用。

以上内容，如果你不想自己学习，可以去我们知识星球的网络结构1000变板块—注意力机制板块阅读，纯属自愿，不愿勿喷。

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