1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据，然而在特定的某个时刻，往往只有少部分的某些数据是重要的，这种情况就非常适合Attention机制发光发热。举个例子，图2展示了一个机器翻译的结果，在这个例子中，我们想将”whoareyou”翻译为”你是谁”，传统的模型处理方式是

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，DropConnect】等1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据，然而在特定的某个时刻，往往只有少部分的某些数据是重要的，这种情况就非常适合Attention机制发光发热。举

1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据，然而在特定的某个时刻，往往只有少部分的某些数据是重要的，这种情况就非常适合Attention机制发光发热。举个例子，图2展示了一个机器翻译的结果，在这个例子中，我们想将”whoareyou”翻译为”你是谁”，传统的模型处理方式是