- CNN：一种只能在固定感受野范围内进行关注的自注意力机制。
- CNN是自注意力的简化版本。
- 自注意力：具有可学习感受野的CNN。
- 自注意力是CNN的复杂形态，是更灵活的CNN，经过某些设计就可以变为CNN。
- 越灵活、越大的模型，需要更多的数据，数据不够就容易过拟合；
- 小的、比较有限制的模型，适合在数据量小的时候使用，这样不容易过拟合；如果限制设得好，也容易有不错的结果。
自注意力机制和CNN的区别
2025/2/24 20:38:01
来源：https://blog.csdn.net/yuxeaotao/article/details/145773171
浏览:
次
关键词：自注意力机制和CNN的区别
版权声明:
本网仅为发布的内容提供存储空间，不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源：XXX网络”的作品，均转载自其它媒体，著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
我们尊重并感谢每一位作者，均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题，请及时与我们联系，联系邮箱：809451989@qq.com，投稿邮箱：809451989@qq.com
