Hard-attention 和 soft-attention 是深度學(xué)習(xí)模型中常用的兩種注意力機(jī)制雏蛮，特別是在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域。在自然語言處理和深度學(xué)習(xí)中阱州，注意力機(jī)制被廣泛應(yīng)用于提高模型的性能和效果挑秉。這兩種模型都用于選擇輸入數(shù)據(jù)中最相關(guān)的部分，但它們的實(shí)現(xiàn)方式不同苔货。"hard-attention model" 選擇固定數(shù)量的輸入部分犀概，而 "soft-attention model" 選擇動(dòng)態(tài)數(shù)量的輸入部分，并將它們加權(quán)組合以生成輸出夜惭。
Hard-attention 是一種注意力機(jī)制姻灶，在這種機(jī)制中，模型學(xué)會(huì)在每個(gè)時(shí)間步只關(guān)注輸入的一部分诈茧。它對(duì)要關(guān)注的部分做出離散的決定并忽略其余部分产喉。 這會(huì)使訓(xùn)練模型變得困難，因?yàn)檩斎氲奈⑿∽兓瘯?huì)導(dǎo)致模型切換其焦點(diǎn)若皱，從而導(dǎo)致不穩(wěn)定镊叁。
另一方面，軟注意力是一種更靈活的注意力機(jī)制走触，其中模型學(xué)習(xí)根據(jù)輸入的每個(gè)部分與當(dāng)前輸出的相關(guān)性為其分配權(quán)重晦譬。這允許模型同時(shí)關(guān)注輸入的多個(gè)部分，并且與硬注意力模型相比可以帶來更好的性能互广。
一般來說敛腌，軟注意力模型更常用于機(jī)器翻譯、文本摘要和問答等 NLP 任務(wù)惫皱，而硬注意力模型更常用于圖像字幕等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)像樊。
