注意力机制:从原理到核心价值**
基础定义
注意力机制(Attention Mechanism)是模拟人类视觉 / 认知习惯的算法:人看一张图会优先关注关键区域(比如看人脸先看眼睛),算法则会自动给输入数据中对任务更重要的部分分配更高的权重,弱化无关信息的干扰。
比如,对于光谱数据任务(LAI/LCC 反演),注意力机制的作用是:让模型自动识别光谱曲线中对 LAI/LCC 最敏感的波长区间(比如红边波段、近红外波段),忽略噪声或无关波段的影响。

基础定义
注意力机制(Attention Mechanism)是模拟人类视觉 / 认知习惯的算法:人看一张图会优先关注关键区域(比如看人脸先看眼睛),算法则会自动给输入数据中对任务更重要的部分分配更高的权重,弱化无关信息的干扰。
比如,对于光谱数据任务(LAI/LCC 反演),注意力机制的作用是:让模型自动识别光谱曲线中对 LAI/LCC 最敏感的波长区间(比如红边波段、近红外波段),忽略噪声或无关波段的影响。
