33、基于注意力机制的图像描述生成网络实现

基于注意力机制的图像描述生成网络实现

1. 向量作为上下文的使用方式

在图像描述生成任务中，我们可以将向量作为上下文，有两种使用方式：
- 直接将其作为基于循环神经网络（RNN）的解码器网络的输入。
- 将其作为基于RNN的解码器网络的初始隐藏状态。

不过，这可能会带来一个限制，即RNN（更可能是LSTM）层的单元数量需要与卷积网络层的维度相匹配。例如，在VGG19中，循环层必须有4096个单元。为了解决这个问题，我们可以在4096单元层之上添加一个全连接层，该层的单元数量与RNN层所需的状态值数量相同。

2. 注意力机制在图像描述网络中的应用

2.1 注意力机制的应用场景

注意力机制不仅可以应用于序列到序列（文本到文本）网络，也可以应用于图像到文本网络。但直接将其应用于上述网络可能不太合理。在语言翻译中，上下文是单词序列的内部表示，应用注意力意味着网络在不同时间步关注句子的不同部分。而在图像描述网络中，网络顶部的全连接层已将不同特征压缩为单一表示，4096元素向量的不同部分与图像的不同区域没有直接对应关系，每个元素都包含输入图像所有像素的信息。

2.2 更合理的应用方式

更合理的做法是将注意力机制应用于顶部卷积层。在这种网络中，卷积层的输出是一个3D结构，其中两个维度对应图片的两个维度，第三个维度（通道）表示不同类型特征的特征图。以VGG19架构为例，顶部卷积层的输出维度为14×14×512，即由196个向量组成，每个向量包含512个元素。每个向量对应输入图像的一个特定区域，向量中的512个元素表示网络可能在该区域识别出的512种不同类型的特征。使用这196个向量作为