空间注意力机制
针对图片中不同的位置，不同的权重，即对不同位置的图像进行仿射变换，来得到输出以后进行分类。
通道注意力机制
首先使用全局池化，将H\times W\times C变为1\times 1\times C，然后每个通道对齐进行权重的调整。
时间注意力机制
在处理序列数据，如时间序列或文本数据时，时间注意力机制使模型能够关注输入序列的特定时间步。
自注意力机制
Transformer Attention
首先对Q和K计算不同的注意力分数，随后进行归一化，最后将不同K的注意力分数进行累加，得到最后的注意力分数。
参考：https://guo-pu.blog.csdn.net/article/details/126881984?utm_relevant_index=1
标签：总结,分数,不同,times,序列,机制,注意力 From： https://www.cnblogs.com/KarryChiang/p/17751960.html