cnn与双循环的关系（CNN是不是一种局部self-attention）

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本文我们来辨析一下cnn和attention都在做什么。

CNN是不是一种局部self-attention？

cnn可不是一种局部的attention，那么我们来辨析一下cnn和attention都在做什么。

1:cnn可以理解为权值共享的局部有序的fc层，所以cnn有两个和fc层根本区别的特征，权值共享和局部连接。也就是在保证不丢失一些根本feature的情况下大大减少了参数量。

2:attention的步骤是通过Q和K点乘得到attention maritx并表示二者的相似性，即Q和K相似性越大的部分点乘越大，之后scale并softmax之后得到attention score，之后乘以V，得到attention之后的结果。

attention的本质是求Q和K的相似性，强调Q中和K相似的部分而已。

其本质区别还可以理解为cnn是提取特征，attention是强调特征即可，二者可不相似。那要是这么说所有model都是围绕feature做一些东西，那就说这些都是一样的话显然不合理。

更新，因为对CNN有了新的理解，所以对之前的答案进行更新，但是我前面之前的回答就不会在删了，后续有什么关于这方面进一步的补充和说明会再加进来，欢迎大家收藏。

关于RNN和self-attention的区别，可以看我的这篇回答，希望对你有所帮助。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/360374591

首先，说结论，CNN可以看作简化版的Self-attention，又或者说Self-attention是CNN的泛化。

之前我们对CNN和self-attention作比较，其实下意识的想的是CNN用于图像处理，将self-attention用于NLP，所以会产生这两种方法怎么会有关联的错觉，那么下面都将从图像处理方面来讨论CNN和self-attention的区别和联系，更好的来对比CNN和self-attention。self-attention用于图像处理的流程：

首先，如果用self-attention对图像进行处理，对于每一个pixel（像素值）产生Query，其他的pixel产生Key，Query*Key，然后softmax(正如评论中说的，其实不一定非要softmax，也可以采用Relu等激活函数)，最后乘以对应的Value并求和作为每一个pixel经过softmax的输出值。这里大家会发现对图像做self-attention的时候每一个pixel考虑了整张图片所有的pixel，要考虑整张图像中所有的信息。

那么，如果我们用CNN对图像进行处理，我们会选取不同的卷积核，用卷积核对图像进行处理，每一个pixel（像素值）其实只需要考虑这个卷积核中其他的pixel就可以了，只需要考虑这个receptive field就可以了，而不需要考虑整张图像中的所有信息。

进而，我们可以得到一个一般性的结论，CNN可以看作一种简化版的self-attention，即CNN只需要考虑卷积核（receptive field）中的信息即可，但是对于self-attention需要考虑全局的信息。

反过来，我们可以同样理解为，self-attention是复杂化的CNN，CNN需要划定receptive field，只考虑Receptive field里面的资讯，而Receptive field的范围和大小是需要自己设定的大小。而对Self-Attention而言，用attention找到相关的pixel，就好像Receptive是自动学出来的，即以这个pixel为中心，其他哪些pixel是需要我这个pixel考虑的，是与我这个pixel相关的。

简单一句话，CNN每一个pixel只学卷积核中的信息，Self-Attention每一个pixel学整张图像中的信息。（这里只考虑一层卷积，如果多层卷积的话，CNN其实达到了和self-attention类似的效果）

那么，知道self-attention和CNN联系，我们可以得到什么结论呢？

我们知道了CNN就是Self-Attention的特例，或者说Self-Attention就是CNN的泛化，非常的flexible的CNN，对Self-Attention做某些限制, Self-Attention和CNN是一样的。（论文：https://arxiv.org/abs/1911.03584 中得到的结论）

对于self-attenion来说，这是一种非常flexible的model，所以需要更多的数据进行训练，如果数据不够，就可能over-fitting，但对于CNN来说因为限制比较多，在training data不多的时候可以train出一个比较好的Model。

如图所示，在training data比较小的时候，CNN比较好，在training data比较大的时候，self-attention的效果会更好一些。即Self-Attention的弹性比较大，所以需要比较多的training data，在训练资料比较小的时候就容易over-fitting，CNN的弹性比较小，在training data比较小的时候，训练结果比较好，在training data比较多的时候，CNN就没有办法从更大量的训练资料中得到好处了。

作者：匿名用户

https://www.zhihu.com/question/448924025/answer/1784363556

有相似性，但是也有差异。CNN可以认为是在每个位置与固定的静态的模板做内积，是局部的投影，而attention是在不同位置之间计算内积，某种意义上可以看作一个distance metric，其中的加权矩阵其实是定义了一种distance metric。从更普遍一点的意义上，CNN是更加local的，self-attention更多强调relation. 说CNN是一种特殊的退化的attention也许更合适一点。

作者：林建华

https://www.zhihu.com/question/448924025/answer/1793085963

我认为CNN的卷积层和self-attention不是一回事情。self-attention的K和Q都由数据产生, 所以是反应数据内部的关系。

CNN卷积层可以看成由参数组成的K和不同数据产生的Q, 反应的是数据和参数的关系。

也就是说self-attention通过参数构建了不同的空间, 使得数据在不同空间中呈现不同的自相关性质。

而CNN卷积通过参数, 构建了某些固定的特征, 通过统计数据在这些特征上的表现来进行后面的处理。

作者：阿良https://www.zhihu.com/question/448924025/answer/1786277036

cnn的核心在于使用局部特征获取全局特征。可以说每次将注意力放在局部的卷积核。最后通过局部卷积核特征形成整体的特征表示。

自注意力机制是重点还有个自己的自，自己和自己进行计算，它的好处在于通过自注意力机制能够对每个词能够融入全局的信息，目的是借助全局信息帮助局部特征更好表示。

所以cnn是局部到整体，自注意力机制是整体辅助局部。如果硬要将cnn与注意力扯上关系，我个人理解可以看成是局部注意力（注意没有自字）

作者：alueahttps://www.zhihu.com/question/448924025/answer/179309914

调转一下顺序，self-attention是一种强归纳偏置的CNN。

这不难理解，我们来看一下self-attention具体做了什么。

假设，对于一层self-attention，存在a、b、c、d四种侯选特征可同时输入，而仅有ac、bd两种combine的嵌入表示对下游任务有贡献。那么self-attention就会注意这两种combine而遮掩其他特征；比如，[a,b,c]->[a',0,c']。Ps. a'表示a的输出表征。

对于一层CNN，就比较直白，有一说一，[a,b,c]->[a',b',c']。那么CNN可不可以完成像self-attention的功能，完全可以，再加一层CNN弄两个过滤器一个滤ac；一个滤bd就完事了。

当然我CNN完全可以不这么干，也能拟合分布；而self-attention必须这么干，所以这是一种更强的归纳偏置。

关于归纳偏置的重要性，这里就不赘述了。

作者：mof.ii

https://www.zhihu.com/question/448924025/answer/1797006034

CNN不是一种局部的self-attention，但是把局部self-attention实现成一个层，做全self-attention网络的方法是可以实现的，参考Google Brain在NeurIPS19的Stand-Alone Self-Attention in Vision Models。

文章第二节详细比较了卷积层和Self-Attention层的计算方式，值得一看。

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