引言
注意力機制已成為現代深度學習架構中不可或缺的組成部分，特別是在計算機視覺領域。近年來，各種注意力機制的變體被提出，以解決不同場景下的特定問題。本文將深入探討一種稱為分組注意力(Grouped Attention)的機制，以及它如何被集成到經典的UNet架構中，從而提升模型在圖像分割等任務中的表現。
我們將從分組注意力的基本原理開始，逐步分析其實現細節，然后探討它如何與UNet的各組件協同工作，最后討論這種組合在實際應用中的潛在優勢。
分組注意力機制的原理
分組注意力是一種將通道分組思想與自注意力機制相結合的方法。其核心思想是將輸入特征圖沿通道維度分成多個組，然后在每個組內獨立地計算注意力權重。這種方法有以下幾個顯著優點：
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計算效率：通過分組處理，顯著減少了注意力計算的開銷
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局部性保留：每個組專注于特定的特征子空間，有助于保持特征的多樣性
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可并行性：不同組的計算可以完全并行進行
數學表達
給定輸入特征
