什么是级联注意力
级联注意力（Cascaded Attention）是一种用于自然语言处理（NLP）任务的注意力机制。它是在深度学习模型中实现多层注意力的一种方法。在级联注意力中，模型使用一层注意力来对输入进行编码，并将编码的输出传递给下一层注意力。每一层注意力可以关注输入中不同的信息，例如句子中的不同单词或短语。通过使用多层级联注意力，模型可以更好地捕捉输入中的不同层次的语义信息，从而提高模型的性能。
以下是一个基于级联注意力的模型示例：首先，模型将输入序列通过一个双向循环神经网络（Bi-LSTM）进行编码。接下来，模型将编码的输出传递给一个注意力层，该层使用一个向量来计算每个输入的注意力权重。最后，模型将注意力加权的输出再次输入到另一个Bi-LSTM中进行编码，然后再次使用注意力层来生成最终的输出。
总体来说，级联注意力是一种有效的机制，可以帮助深度学习模型更好地捕捉输入序列中的语义信息。它已被广泛用于多种自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要和情感分析等。
“Attentional Kernel Encoding Networks for Fine-Grained Visual Categorization” 这篇文章也使用了级联注意力（cascaded attention）来解决细粒度图像分类任务。细粒度图像分类是指分类任务需要区分具有相似外观特征的物体，例如不同种类的鸟或狗等。在该文章中，作者提出了一种注意力核编码网络（Attentional Kernel Encoding Network，AKEN），该网络结合了级联注意力和卷积神经网络（CNN）的特点。AKEN通过级联注意力对图像中不同尺度的区域进行建模，从而对不同种类的物体进行细粒度分类。具体来说，AKEN将输入图像的特征图分成多个尺度，并对每个尺度应用级联注意力来生成尺度特定的特征表示。然后，这些特征表示被用于训练一个支持向量机（SVM）分类器，以将不同种类的物体进行分类。该文章的实验结果表明，AKEN在多个细粒度分类任务上的表现均优于其他方法，包括一些使用CNN的方法。这表明级联注意力在细粒度图像分类任务中是一个有效的机制，可以提高模型的性能并帮助捕捉输入图像中的细微差异。
