在 UNetGenerator 中，self-attention 層和 channel attention 層都有其獨特的優勢，可以根據具體需求選擇使用。
Self-attention 層
- 優點：
- 可以捕捉圖像中長程的依賴關係，更好地理解圖像的整體結構。
- 可以關注圖像中重要的區域，提高特徵提取的效率。
- 缺點：
- 計算複雜度較高，需要消耗更多的計算資源。
- 對於通道之間的關係捕捉能力較弱。
Channel attention 層
- 優點：
- 可以有效地捕捉不同通道之間的關係，提高特徵的表達能力。
- 計算複雜度相對較低，需要的計算資源較少。
- 缺點：
- 對於長程依賴關係的捕捉能力較弱。
- 可能無法很好地關注圖像中重要的區域。
兩個都加入
將 self-attention 層和 channel attention 層結合起來使用，可以同時發揮它們的優勢，更好地提取圖像特徵。
- 優點：
- 可以同時捕捉長程依賴關係和通道之間的關係。
- 可以更好地關注圖像中重要的區域，提高特徵提取的效率和表達能力。
- 缺點：
- 計算複雜度較高，需要消耗更多的計算資源。
- 網路結構設計可能更複雜。
如何選擇
選擇使用哪種注意力機制取決於具體的需求和實驗結果。
- 如果你的任務需要捕捉圖像中長程的依賴關係，例如生成具有複雜結構的字型，可以考慮使用 self-attention 層。
- 如果你的任務需要更好地捕捉不同通道之間的關係，例如識別字型的風格，可以考慮使用 channel attention 層。
- 如果你的計算資源充足，並且希望同時利用 self-attention 層和 channel attention 層的優勢，可以考慮將它們結合起來使用。