El proceso de aprendizaje del mecanismo de atención espacial se implementa mediante funciones de pérdida y retropropagación, pero el peso de importancia de cada píxel no se aprende mediante las restricciones directas de la función de pérdida. Se logra mediante la propagación capa por capa de la red, el proceso específico es el siguiente:
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Proceso de propagación hacia adelante: en el proceso de propagación hacia adelante de la red neuronal, los datos de entrada se someten a una serie de operaciones jerárquicas, que incluyen convolución, agrupación, conexión completa, etc., para extraer y transformar características gradualmente. En una determinada capa donde se introduce el mecanismo de atención espacial, generalmente en la capa intermedia, se procesa el mapa de características (u otra representación) de la capa anterior para obtener información de peso.
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Calcular peso: en la capa del mecanismo de atención, generalmente hay una operación de cálculo de peso, que calcula el peso correspondiente para cada píxel o posición de característica en el mapa de características de la capa anterior. Este cálculo generalmente incluye operaciones de transformación lineal y función de activación (como Softmax).
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Aplicación de peso: el peso calculado se aplicará al mapa de características de la capa anterior para generar el resultado final a través de un resumen ponderado.
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Función de pérdida y retropropagación: durante el proceso de entrenamiento, el modelo utiliza una función de pérdida para evaluar la brecha entre los resultados predichos y los resultados reales según el tipo de tarea (como clasificación, detección de objetos, etc.). Luego, a través del algoritmo de retropropagación, la información de gradiente se pasa desde la función de pérdida a la capa de atención y otras capas, actualizando así los parámetros de la red.
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Aprendizaje de pesos de atención: la clave es que los parámetros de la operación de cálculo de pesos se pueden aprender mediante retropropagación. El aprendizaje de estos parámetros es un proceso en el que la red se ajusta gradualmente a través de datos de entrenamiento. La operación de cálculo del peso puede considerarse como un mecanismo de atención y la red aprende automáticamente qué posiciones o características son más importantes para la tarea actual.
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Tarea actual: La tarea actual se basa en el diseño y aplicación de la red. Por ejemplo, en la detección de objetos, la tarea actual puede ser detectar la ubicación y categoría del objeto, por lo que el mecanismo de atención puede aprender a centrarse en características relacionadas con el objeto. En la clasificación de imágenes, donde la tarea actual es clasificar imágenes en diferentes categorías, el mecanismo de atención puede aprender a centrarse en características relevantes para la clasificación.
En resumen, el mecanismo de atención espacial aprende los parámetros de la operación de cálculo del peso mediante retropropagación para adaptarse a la tarea actual. Este aprendizaje es indirecto, a través de ajustes de parámetros dentro de la red, en lugar de restricciones directas a través de la función de pérdida. De esta manera, la red puede centrarse de forma adaptativa en los píxeles o características que son más útiles para la tarea actual, mejorando así el rendimiento del modelo.
(PD: corríjame si hay algún problema, comuniquémonos todos juntos)