注意力機制已經成為深度學習模型，尤其是卷積神經網路（CNN）中不可或缺的組成部分。透過使模型能夠選擇性地關注輸入資料中最相關的部分，注意力機制顯著提升了CNN在影像分類、目標檢測和語義分割等複雜任務中的效能。本文將全面介紹CNN中的注意力機制，從基本概念到實際實現，為讀者提供深入的理解和實踐指導。
CNN中注意力機制的定義
注意力機制在CNN中的應用受到了人類視覺系統的啟發。在人類視覺系統中，大腦能夠選擇性地關注視野中的特定區域，同時抑制其他不太相關的資訊。類似地，CNN中的注意力機制允許模型在處理影像時，優先考慮某些特徵或區域，從而提高模型提取關鍵資訊和做出準確預測的能力。
例如在人臉識別任務中，模型可以學會主要關注面部區域，因為這裡包含了比背景或衣著更具辨識度的特徵。這種選擇性注意力確保了模型能夠更有效地利用影像中最相關的資訊，從而提高整體效能。
傳統的CNN在處理影像時，往往對影像的所有部分賦予相同的重要性。這種方法在處理複雜場景或需要細粒度識別的任務時可能會導致次優效能。引入注意力機制旨在解決以下挑戰：
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