深度学习attention map的中文意思是注意力地图，也就是注意力聚焦的信息范围。
其实我觉得也不是完全没有联系…dnn里的attention structure可以对input reweight…大脑的attention map本质上就是一种进化上有效的reweight. 说不定dnn的attention的理想效果就是生物上的attention mechanism呢 2021-11-12 回复喜欢 王赟Maigo Feitong Yang 我也只是看过paper,没有动手实现过…… 2017-...
根据我的观察,attention map应该在维度1上是成倍数的。 feature matrix 应该是在N上成倍数的关系。
基本思想如下,通过预测层对最后一层的feature map求导后再进行全局平均池化得到每个feature map对模型判断的贡献权重,最后将feature map和对应权重相乘求和,最后经过一个ReLU函数即可得到Attention Map。得到Attention Map之后,对我们就可以依据其对原图片进行区域进行遮挡后,再将遮挡后的图片送入到同一个网络模型中训练。
词向量编码成向量v,点乘上feature maps,对所有通道进行max(得到一张map),再经过softmax得到最终attention权重(一张map)。 1.26 提出concatation的软Attention机制用于机器翻译 2015_ICML,作者有 Yoshua Bengio Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate(https://arxiv.org/abs/1409.0473)...
Attention map 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 Map of the distribution ratio concern 翻译结果5复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 Attention proportion distribution map 相关内容 a科技可能有些落后于其他国家 The science and technology possibly somewhat falls behind other countries[translate] ...
attention一般来说是针对序列型数据做的操作，主要是看序列中的每个单元对于整体任务的贡献度。self-...
一方面,不同层次的Attention map可以共享共同的知识,即前一层的Attention map可以通过残差连接指导后续层的Attention map;另一方面,Low-Level和High-Level Attention在不同的抽象层次上存在差异,因此作者采用卷积层来模拟Attention map的演化过程。 针对多种任务,其中包括图像分类、自然语言理解和机器翻译,本文所提出的...
1. 编码器内部接收源翻译输入序列,通过自注意力模块提取必备特征,通过前向网络对特征进行进一步抽象。 2. 解码器端输入包括两个部分,一个是目标翻译序列经过自注意力模块提取的特征,一个是编码器提取的全局特征,这两个输入特征向量会进行交叉注意力计算,抽取有利于目标序列分类的特征,然后通过前向网络对特征进行进一步...