VGG改进（15）：Sparse Attention在VGG16中的设计与实现

一、稀疏注意力机制的设计原理

1.1 注意力机制简介

注意力机制的核心思想是让模型能够“关注”输入中更重要的部分。在CNN中，注意力通常分为：

• 通道注意力：对不同通道的特征进行加权，增强有用通道的响应。

• 空间注意力：对特征图的不同空间位置进行加权，突出重要区域。

1.2 稀疏注意力的提出

传统的注意力机制对所有位置进行加权，虽然提升了模型的表达能力，但也引入了额外的计算开销。我们观察到，特征图中并非所有位置都对最终任务有贡献，大量区域是冗余或噪声。

因此，我们提出稀疏注意力机制，其核心思想是：

只保留前k%的重要特征，其余位置置零，从而实现特征图的稀疏化。

这种方法不仅减少了计算量，还能抑制噪声，增强模型的鲁棒性。

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二、稀疏注意力模块的代码实现

以下是我们在PyTorch中实现的SparseAttention模块：

import torch
import torch.nn as nn
import