其中 $Q_l$ 来自第 $l$ 层，$K_m, V_m$ 来自第 $m$ 层。

神经网络Transformer架构中的交叉层注意力 基本定义与位置 交叉层注意力是Transformer架构中一种增强信息流动的机制，它允许网络中非相邻的层之间直接建立注意力连接。在标准Transformer中，信息通常通过逐层的残差连接和层归一化顺序传递。交叉层注意力则打破了这种严格的层级顺序，使深层能直接关注浅层的表示，或反之，形成一种跨层的“捷径”。 工作原理与具体形式 其核心是引入额外的注意力操作。假设有第\(l\)层和第\(m\)层（例如\(m < l\)）。实现方式通常有两种： 键值来自浅层 ：在计算第\(l\)层的自注意力时，其查询（Query）向量仍来自第\(l\)层的输入，但其键（Key）和值（Value）向量改为取自更早的第\(m\)层的输出。这使得当前层的查询能直接检索并融合先前层的记忆信息。 注意力模块独立 ：在特定位置（如每隔几层）插入一个独立的交叉注意力模块，其查询、键、值分别源自当前层和指定的其他层。 这个过程可公式化表示为： \[ \text{CrossLayerAttention}(Q_ l, K_ m, V_ m) = \text{Softmax}\left(\frac{Q_ l K_ m^T}{\sqrt{d_ k}}\right) V_ m \] 其中 \(Q_ l\) 来自第 \(l\) 层，\(K_ m, V_ m\) 来自第 \(m\) 层。 解决的问题与优势 主要针对标准Transformer可能存在的 信息稀释 或 梯度路径过长 问题。在深层网络中，底层捕获的细粒度局部特征（如句法结构、低级视觉边缘）可能在向上传递过程中被逐渐平滑或遗忘。交叉层注意力提供了直接通路，使得： 特征复用 ：深层能便捷地利用浅层的原始或中间特征，增强模型对多层次信息的整合能力，尤其有利于需要结合局部与全局信息的任务（如细粒度图像分类、长文档理解）。 优化改善 ：缩短了梯度反向传播的路径，有助于缓解梯度消失，使深层训练更稳定。 表示增强 ：促进了不同抽象级别特征之间的交互，可能产生更丰富、更具判别力的表示。 典型应用与变体 该思想在多种先进模型中得到体现： DenseNet风格的连接 ：如Transformer-XL或某些视觉Transformer变体，允许每一层的输入是所有前面层输出的拼接，其中便隐含了广泛的跨层注意力可能。 特定任务设计 ：在图像生成Transformer或视觉-语言模型中，常设计解码器层交叉关注编码器的多层输出，而非仅最后一层，以融合多尺度特征。 与残差连接的协同 ：交叉层注意力常与残差连接结合，其输出会与当前层的原有表示相加后再归一化，形成“跨层信息注入”。 代价与设计考量 引入交叉层注意力并非没有代价： 计算与内存开销 ：需要存储额外层的激活（键、值），并在注意力计算中引入新的矩阵运算，增加了计算复杂度和内存占用。 连接模式选择 ：需要决策哪些层之间应建立连接（如相邻跳跃、密集连接或随机连接），以及连接的强度（如通过门控机制加权）。不当的设计可能带来噪声或收益递减。 过拟合风险 ：过多的跨层捷径可能减少模型的深度有效性，降低其表示能力，在小数据集上更易过拟合。 因此，其应用通常需要基于具体任务和资源进行权衡和实验验证。