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自注意力机制和CNN的区别

article 2026/4/9 13:05:36

  • 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。

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