Transformer的各个块(bottleneck,FFN..)_transformer ffn

• bottleneck
  将信息压缩再放大的神经网络结构,可以有效降低模型参数量
  

• 左边是对输入进行常规卷积，右边是对输入先进行PW(Pointwise_Convolution，可参考我的上一篇博客)，之后用小卷积核进行特征提取，最后同样用PW升维。两边的输出形状一致，但是右边具有更小的参数量

• 残差网络加上bottleneck，可以训练更小的参数量、更深的模型
  

• 其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度，主要目的是为了减少参数的数量，从而减少计算量，且在降维之后可以更加有效、直观地进行数据的训练和特征提取，对比如下图所示。

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2. FFN —
   
   为什么需要VKQ三个矩阵，直接用输入的特征进行self-attention不可以吗？如果非要用，为什么不是四个五个，而是三个呢？

1. 三个矩阵将原始输入往不同的向量空间进行投影，如果直接用输入的feature做self-attention和加权的话，其实还是在feature空间做变换(因为整个过程都是矩阵乘法)，基本没有可学习的余地，引入三个矩阵后，增大了学习参数，使得学习出来的变换空间更加的通用。
2. Q(query)代表自身的期望(表示了对哪种feature感兴趣)，
   K(key)代表自己是哪种feature，因为别人也要进行self-attention，
   V(value)是给自己打个分，用于后面的加权，其实这个可以不要，直接用输入的feature进行加权，

待续…