인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요.

좋은 질문입니다!

mean attention distance는 각 패치가 (가중) 평균적으로 얼마나 떨어진 토큰에 집중하는지를 측정하는 지표입니다. 여기서 self-attention을 통해 패치간의 attention 가중치를 구할 수 있는데 이 값이 크다는 이야기는 서로 관계가 크다는 것을 의미하고 각 어텐션 거리는 (attention 가중치)x(패치의 거리)으로 정의되어 있기 때문에 관계가 크면 어텐션 거리도 커짐을 알 수 있습니다.

즉, 어텐션 거리가 크다는 것은 각 패치들이 다른 패치들을 종합적으로 본다는 의미이고 각 패치는 이미지 조각이기 때문에 이미지의 여러 부분을 본다고 할 수 있습니다.

물론 평균이 아닌 각 패치마다 값을 고려한다면 "각 가중치는 작고 패치거리는 긴 경우"도 있고, "가중치는 크고 패치거리는 짧은 경우"도 있을 수 있으니 "평균적"으로 이런 경향이 있다라고 이해하시면 됩니다.

감사합니다.

딥러닝호형 드림

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. chohj2920님.

ViT(Vision Transformer)에서 “mean attention distance”라는 용어는 어텐션이 이미지 전체적으로 얼마나 넓게 분포되어 있는지를 나타내는 중요한 지표입니다. 이 거리 값이 클수록, 네트워크가 특정 이미지 패치에 집중하기보다는 전체 이미지를 아우르며 다양한 패치 정보를 고려하고 있다는 것을 의미합니다. 이는 네트워크가 특정 세부사항에 과도하게 집중하기보다는 이미지의 전반적인 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 할 수 있습니다.

ViT와 같은 모델에서는 각 패치가 서로의 상태와 정보에 대해 얼마나 상호작용하는지를 어텐션을 통해 파악하게 됩니다. 따라서 mean attention distance가 멀다는 것은 어텐션이 집중되는 부분이 특정 패치에 국한되어 있지 않고, 다양한 패치로 퍼져 있음을 나타내며, 이는 더 전반적인 시야를 제공할 수 있습니다.

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