GMSA多头自注意力机制

### GMSA多头自注意力机制的工作原理 在深度学习领域，GMSA（分组多尺度注意）是一种创新性的结构设计，旨在提升模型处理图像数据的能力。通过采用多尺度的方法来捕捉不同层次的空间依赖关系，GMSA能够在不显著增加计算成本的情况下扩大感受野[^2]。 具体来说，在GMSA中实现了multi-head self-attention (MHSA)，这是一种允许模型并行关注来自输入序列的不同位置的信息的技术。每个head独立工作，专注于不同的子空间特征，从而增强了表示能力。这种机制使得网络可以在多个抽象级别上理解输入数据之间的关联性。 #### 工作流程描述 1. **Query, Key 和 Value 的线性变换** 输入张量被投影成三个矩阵：查询(Query)、键(Key)以及值(Value)，这三个矩阵分别用于衡量各个元素间的关系强度及其对应的权重向量。 2. **缩放点积相似度计算** 对于每一个query-key对，计算它们之间基于内积的匹配程度，并除以根号下的维度大小作为标准化因子，防止梯度过大影响收敛速度。 3. **Softmax 归一化操作** 将上述得到的结果经过softmax函数转换为概率分布形式，代表了当前时刻下各部分的重要性评分。 4. **加权求和获得输出** 使用第三步产生的权重系数乘以相应的value项再累加以形成最终输出。此过程重复多次，每次使用不同的随机初始化参数集合作为heads，最后将所有head的结果拼接起来或者取平均值得到最后的整体表达。 ```python import torch import torch.nn as nn from einops.layers.torch import Rearrange class MultiHeadSelfAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, heads=8, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim * heads project_out = not (heads == 1 and dim == inner_dim) self.heads = heads self.scale = dim ** -0.5 self.attend = nn.Softmax(dim=-1) self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, dim), nn.Dropout(dropout) ) if project_out else nn.Identity() def forward(self, x): qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim=-1) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.heads), qkv) dots = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) * self.scale attn = self.attend(dots) out = torch.matmul(attn, v) out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)') return self.to_out(out) ``` 这段代码展示了如何构建一个多头自注意力层，其中包含了必要的组件如线性映射、缩放点积运算、softmax激活以及后续的聚合步骤。值得注意的是，这里还加入了dropout正则化手段以提高泛化性能[^1]。