理解一下SpFormer架构以及论文知识点_spformer 模型-优快云博客

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理解“语义偏差”以及为什么共享编码器能够消除它？

场景：不同老师给学生打分

假设有两位老师在评估学生的作文，任务是根据学生的作文给出一个分数。虽然每位老师都在评估同一篇作文，但他们的评分标准不同。

老师A：非常重视语法和句子结构，所以他会特别关注句子是否有语法错误，给出分数。
老师B：更加注重创意和想象力，所以她主要看作文是否有新颖的想法，给出分数。

现在，你拿到了两位老师的评分表。这时，你可能发现，即使是同一篇作文，因为老师关注的侧重点不同，两个老师给出的分数可能差距很大。这样的差距就是**“语义偏差”**——每个老师因为评估标准不同，对作文的理解（语义）也不同。

现在引入共享编码器

为了避免这种评分差异，你决定让所有作文都交给同一个老师来评分，比如让老师A评估所有的作文。因为现在只有一个老师评分，所有作文的评分标准是一致的，分数的差异就只反映了作文本身的质量，而不会因为不同老师的评估标准不同而产生偏差。

这就是“共享编码器”的作用。它像是一个“统一的老师”，保证所有输入（比如不同的图像区域或注视点）都按照同样的标准来处理和评估，从而消除不同处理器（老师）带来的语义偏差。

回到SpFormer中的例子：

在注视路径中，每个注视点代表图像中的一个局部区域。如果每个注视点都使用不同的编码器（比如不同的老师），那么提取出来的特征可能会因为编码器的差异而不一致（即语义偏差），无法准确对比或整合。

使用共享编码器，意味着所有注视点的图像区域都通过相同的特征提取器处理（像让同一个老师评分所有作文）。这样可以确保特征是一致的，提取出的特征可以在同一语义空间中进行比较或分析，避免了不同编码器带来的不一致问题。

总结：

语义偏差：不同的特征提取方式导致对相同数据的理解或表示不一致。
共享编码器：确保所有数据通过同一标准处理，消除不一致的特征表示，保证在同一语义空间中进行对比和分析。

全局时间注意力的运作过程

输入特征：
- 假设我们有一系列的注视点，每个注视点都有自己的特征表示（例如颜色、形状、位置等），这些特征可以被看作是一个向量。
查询、键、值的构建：
- 对于每个注视点，我们生成三个不同的表示：
  - 查询（Q）：每个注视点的特征向量用于表示该点想要获取的信息。
  - 键（K）：每个注视点的特征向量用于表示它自己所包含的信息。
  - 值（V）：与键对应的信息，可以理解为与该注视点相关的上下文信息。
计算注意力权重：
- 模块通过计算查询和键之间的相似度（通常用点积来完成）来生成一个权重矩阵，这个矩阵表示每个注视点对其他注视点的关注程度。
- 这一步类似于评估一个人对其他社交网络成员的关注程度：谁在谈论谁，谁和谁之间有联系。
结合全局特征：
- 使用Hadamard积（逐元素相乘）将这个权重矩阵与全局特征矩阵（M）结合。这就像是在强化网络中某些重要联系，让它们在模型中变得更加突出。
输出结果：
- 最后，结合后的信息输出一个表示，包含了注视点之间的全局时间依赖关系。这个输出捕捉了哪些注视点在时间上是相关的，帮助模型理解在一个特定时间内关注的内容。

场景：观看篮球比赛

想象你在观看一场篮球比赛，你的目光在场上不同的球员之间快速移动。这里可以用全局时间注意力来解释你注意力的变化。

注视点：

你在比赛中可能注视不同的球员，比如队员A、队员B、队员C等。每个球员的表现和位置在你眼中都是“注视点”。

查询、键、值：

查询（Q）：当你看到队员A准备投篮时，你的查询是“这个投篮会不会进？”
键（K）：队员B和队员C的状态（比如他们是否在防守）作为键，反映了他们的表现和位置。
值（V）：队员B和C的实际表现，比如他们的历史投篮命中率或者防守强度，作为值。

计算注意力权重：

你会判断队员A的投篮是否受到了B或C的影响。如果B在防守，队员A的投篮可能会受到压制；如果C在远离A，A投篮的机会可能更好。
这个判断过程类似于计算查询和键的相似度，确定A与B、C之间的关系。

结合全局特征：

比赛的整体情况（例如，比分、剩余时间、场上节奏等）就像全局特征矩阵M，帮助你综合判断整个比赛的动态。

输出结果：

通过结合这些信息，你的注意力会更集中在队员A的投篮上，理解他投篮成功的可能性。这个过程反映了全局时间注意力在捕捉时间相关性的功能。

场景：图像中的对象识别

想象我们有一幅图像，里面有多个对象，比如一个狗、一只猫和一个球。现在我们使用全局时间注意力来理解这些对象之间的关系。

注视点：

你可能对图像中的不同对象（狗、猫、球）进行注视。每个对象就是一个注视点。

查询、键、值的构建：

查询（Q）：假设你现在关注的是“狗”，想要判断它在图像中的行为（例如，它是否在追球）。
键（K）：键可以是图像中猫和球的特征，比如它们的位置、形状和颜色。这些信息帮助模型理解狗的行为可能受哪些因素影响。
值（V）：与每个键对应的值可以是对象的详细信息，比如猫是否在静止或球的位置。

计算注意力权重：

模型计算狗的查询与猫和球的键之间的相似度。例如，狗的特征向量可能与球的特征向量更相似，因为狗可能在追球。这一过程类似于评估图像中对象之间的关系。

结合全局特征：

这里的全局特征可以是整个图像的上下文信息，比如图像的整体布局、背景和光照。这些特征帮助模型综合判断狗、猫和球之间的关系。

输出结果：

最终，结合后的输出会为狗的行为生成一个表示，说明它可能在追球，或者正在与猫互动。这个输出捕捉了对象之间的关系和动态。

Hadamard积（∘）的操作方法是什么

M掩码是下三角矩阵的作用是什么

掩码矩阵 MMM 如果是下三角矩阵，主要用于控制自注意力机制中的信息流，确保模型在处理序列数据时遵循因果关系。具体作用如下：

1. 因果注意力

阻止未来信息泄露：在时间序列或文本处理任务中，模型在预测当前时刻的输出时，不应访问未来的信息。下三角矩阵的掩码确保在计算注意力时，只有当前和之前的时间步的信息被考虑，后面的时间步会被遮蔽。

保持时序一致性：这种设计使得模型的行为符合时间的顺序，使得模型在训练和推理时都能保持一致，避免由于未来信息影响当前决策而导致的错误。

2. 计算方式

实现方式：下三角矩阵通常是由 1 和 0 组成，1 表示可以访问的信息，0 表示不可以访问的信息。这样的设计确保在 softmax 计算注意力权重时，被遮蔽的部分会被设为一个很大的负值（如 −∞-\infty−∞），使得其在 softmax 后变为 0。

3. 实际例子

序列预测：在自然语言处理（NLP）任务中，如语言模型的训练，模型需要预测下一个单词。下三角掩码确保当前单词的预测只依赖于之前的单词，而不会看到后面的单词，保持生成过程的合理性。

系列消融研究

“系列消融研究”（Ablation Studies）是一种常用的实验方法，特别是在机器学习和深度学习领域，用于评估模型中不同组件的贡献。通过逐步移除或修改模型的某些部分，研究人员可以观察这些变化对模型性能的影响。

具体步骤

选择基准模型：首先构建一个完整的模型作为基准。
逐步消融：系统地移除或替换模型中的一个或多个组件。例如，可以去掉某个特定的注意力机制、特征提取层或正则化策略。
评估性能：对每个修改后的模型进行性能评估，通常会使用相同的数据集和指标进行比较。
分析结果：通过比较消融前后模型的性能变化，判断被移除或修改的组件对最终结果的贡献。

目的

理解模型的组成：帮助研究人员更好地理解模型各个部分的作用。
优化模型：通过识别出对性能贡献较小的部分，帮助优化模型架构。
验证假设：验证特定设计选择是否真的有效。

举例

如果你有一个视觉模型，可能会进行以下消融研究：

去掉注意力机制：观察模型性能是否下降。
替换特征提取层：用不同的卷积层替换当前层，看看性能变化。
修改超参数：改变学习率或正则化参数的设置，评估对训练效果的影响。