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关于深度学习局部视野与全局视野的一些思考
最近，我在学习一个基于Transformer的网络模型时，注意到了一些局部特征和全局特征的概念。引发了一些疑问:
- 为什么说CNN只能看到局部区域，而transformer能看到全局区域?
- 什么是token? 对于图像中又指代什么?
- 一个卷积核只看它覆盖的小区域（patch），无法直接“看到”整张图。 但卷积核划过整幅图，为什么说只看到局部特征?
- CNN通过堆了多层，比如三层 3×3 卷积，来扩大感受野 ，为什么堆积多层就会提高感受野？
- 关于全局语义增强后的图像特征序列， 这些特征是体现在数值上的改变么？
- encoder,decoder做了什么？
第一个问题：为什么说CNN只能看到局部区域，而transformer能看到全局区域?
我们都知道，CNN是通过卷积核来提取图像特征的，直观上来看，最让人注意到的就是通过卷积之后图像变小了，这就像是将一个大的图像压缩成一个小的特征图，我之前更多关注的是，这样做降低了计算压力。
现在来理解为什么说CNN只能看到局部区域，假如有一个33大小的卷积核，以步长为1的方式划过整幅图像。在结果图中，第一次卷积的结果只跟它看到的33像素大小的区域有关。这就有点像盲人摸象，有个盲人去摸大象来判断是什么样子的。第一次摸到鼻子，就说大象像一条蛇，第二次摸到耳朵，就说大象有两个翅膀，可能会飞。以下图为例，结果图中的5,4，5,5这四次卷积得到的特征结果是相对独立的。
而在transformer中，通过将5,4,5，5并排展开成序列，通过注意力机制，就是为了使相对独立的结果块与其他结果块相互比较，加权来建立联系。通过这种方式，我们认为transformer看到了全局区域，能够学习全局的特征。
第二个问题：什么是token? 对于图像中又指代什么?
在语言文字模型中，token代表一个单词，而在图像中，token代表图像的一个个切块（patch）,就比如256256的图像，通过一串卷积后得到了16161024特征图。 其中1616特征图中的每个像素值，都代表着对应于图像的一个个小切块（patch），这个小切块是卷积看到的区域。每个 token 对应的是图像上的一个小区域的位置，并且它的值就是这个区域的特征向量（1024维）
第三个问题：一个卷积核只看它覆盖的小区域（patch），无法直接“看到”整张图。 但卷积核划过整幅图，为什么说只看到局部特征?
虽然卷积核确实会划过整幅图像，但每次滑动只关注一个3*3的小区域，输出的一个数值（向量），仅代表这个小区域的特征；虽然划过了整幅图，但每个输出值只跟那一小块区域有关，有联系。
第四个问题：CNN通过堆了多层，比如三层 3×3 卷积，来扩大感受野 ，为什么堆积多层就会提高感受野？
感受野（Receptive Field）指的是 输出特征图中某一个神经元在输入图像中所“看见”的区域大小。
用直白一点的话说：一个输出位置能“看到”输入图像的多大范围。
假设有一个 3×3 的卷积核，它在输入图像上滑动，那么这个卷积核一次只看输入图像的 一个 3×3 小块，所以，输出特征图中的每个点，感受野就是 3×3。当使用连续堆叠的三层3*3卷积（无池化，步幅为1，padding为1），来看它是怎么让感受野变大的。
第1层：输出的每个像素来自输入的 3×3 区域→ 感受野是 3×3
第2层：它的输入是上一层的输出。上一层的输出的每个点“看到”3×3 → 所以这一层的卷积核，其实在最初输入图像上“看”到了 5×5 的区域。
第3层：继续类推，它的输出每个点能“看到”上层输入中的 3×3→ 上层输入的每个点又看到 5×5→ 最终这个输出的每个点可以看到原图中的 7×7 区域。
堆叠多层卷积层，相当于在原图上间接建立了更大范围的信息融合路径，从而扩大感受野，让模型能提取更“全局”的信息。这里大胆推测CNN网络的发展为了叠加多层，就是为了扩大感受野。
但对于transformer来说，他不用经历艰难的堆叠来一点点扩大感受野，通过自注意力及交叉注意力就能获得包含全局信息的特征。
第四个问题：关于全局语义增强后的图像特征序列， 这些特征是体现在数值上的改变么？
全局语义增强后的图像特征序列通常体现在数值上的改变。具体来说，图像的每个特征向量（通常是卷积网络中的输出）表示了图像的某个局部区域的信息。在通过全局语义增强时，这些特征向量会根据全局信息（比如整个图像的上下文、长程依赖等）进行调整或更新。这些改变可以是通过以下方式进行的：
特征加权：全局语义增强方法可能会通过某种机制（比如自注意力机制）对每个特征加权，使得某些特征在增强后变得更加突出，或者根据其与全局上下文的关系进行调整。这种加权操作会改变特征向量中的数值。
上下文信息融合：通过考虑图像中远离当前区域的信息，特征向量会融入更多的上下文信息。这种信息融合使得原本局部的特征能够获得更多全局信息的影响，进而改变其数值表示。
特征变换：例如通过变换网络（如 Transformer、图卷积等）进行的操作，可能通过非线性函数或者线性映射来调整特征数值，使得它们更能代表图像中的全局语义信息。
因此，经过全局语义增强后，每个特征的数值通常会有所变化，反映出该特征与全局语义的关系增强或调整。这种数值变化有助于更好地捕捉图像中的高层次语义信息，提升后续任务（如分类、目标检测、分割等）的性能。
encoder,decoder做了什么？
简单说，encoder,decoder都是通过query,key,value;注意力机制来完成的。encoder更多的是为了输出包含全局信息的value.
而decoder,会根据query信息，生成与query信息反应强烈的对应value值，通过解码value值，就可以得到预测的结果。