基于深度学习模型+Attention机制的分类模型构建实践分析【以鸢尾花数据集为例】
在我之前的文章中，没有或者是很少有涉及到Attention机制的使用，因为之前做的很多工作中也不需要用到这个技术，周末正好有点时间就想学一下这个Attention机制，看看到底怎么样去结合使用，怎么样能够提升我们原有模型的性能。
当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移，这意味着，当人们注意到某个目标或某个场景时，该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。
Attention机制是模仿人类注意力而提出的一种解决问题的办法，简单地说就是从大量信息中快速筛选出高价值信息。主要用于解决LSTM/RNN模型输入序列较长的时候很难获得最终合理的向量表示问题，做法是保留LSTM的中间结果，用新的模型对其进行学习，并将其与输出进行关联，从而达到信息筛选的目的。
简而言之就是：Attention让模型学习到很有用的比较重要性的信息，这些信息对于模型的预测分析影响度是最大的，让模型具备这样的能力就是一件非常cool的事情了，对于模型性能的提升和收敛的加快都是很有帮助的。
Attention不能称之为一种模型，更像是一种思想、一种技术或者是一种框架，它最早提出是为了提升Encoder-Decoder类模型性能的，简化的示意图如下所示：
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