引言
注意力机制已成为现代深度学习架构中不可或缺的组成部分，特别是在计算机视觉领域。近年来，各种注意力机制的变体被提出，以解决不同场景下的特定问题。本文将深入探讨一种称为分组注意力(Grouped Attention)的机制，以及它如何被集成到经典的UNet架构中，从而提升模型在图像分割等任务中的表现。
我们将从分组注意力的基本原理开始，逐步分析其实现细节，然后探讨它如何与UNet的各组件协同工作，最后讨论这种组合在实际应用中的潜在优势。
分组注意力机制的原理
分组注意力是一种将通道分组思想与自注意力机制相结合的方法。其核心思想是将输入特征图沿通道维度分成多个组，然后在每个组内独立地计算注意力权重。这种方法有以下几个显著优点：
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计算效率：通过分组处理，显著减少了注意力计算的开销
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局部性保留：每个组专注于特定的特征子空间，有助于保持特征的多样性
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可并行性：不同组的计算可以完全并行进行
数学表达
给定输入特征
