1.計算原理不同
Non-local操作是一種模擬人腦視覺處理機制的計算操作，它可以捕獲圖像中的長距離依賴關(guān)系，允許網(wǎng)絡(luò)在任何位置的特征可以與其它位置的所有特征進(jìn)行交互。而自注意力機制是一種在序列數(shù)據(jù)中，模型關(guān)注到每個位置的信息，并根據(jù)其重要性進(jìn)行加權(quán)平均的計算方法。
2.應(yīng)用場景不同
Non-local操作主要用于處理圖像和視頻等視覺任務(wù)，如物體檢測，語義分割，行為識別等。而自注意力機制主要用于處理文本和語音等序列任務(wù)，如機器翻譯，語音識別，文本分類等。
3.性能效果不同
Non-local操作能夠捕獲圖像中的全局依賴關(guān)系，提高模型的表達(dá)能力。而自注意力機制能夠捕獲序列中的長距離依賴關(guān)系，提高模型的理解和生成能力。
4.計算復(fù)雜度不同
Non-local操作的計算復(fù)雜度較高，因為需要計算所有位置之間的相互作用。而自注意力機制的計算復(fù)雜度較低，因為只需計算當(dāng)前位置與其他位置的相互作用。
5.模型理解和解釋性不同
Non-local操作由于其全局交互的特性，理解和解釋性較強，可以清晰地知道模型的關(guān)注點。而自注意力機制雖然關(guān)注點明確，但其權(quán)重分配方式較為復(fù)雜，理解和解釋性較弱。
延伸閱讀
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，如何選擇使用Non-local操作還是自注意力機制
1.Non-local操作：在處理圖像和視頻等視覺任務(wù)時，由于其能捕獲全局依賴關(guān)系的優(yōu)點，Non-local操作是一個不錯的選擇。同時，Non-local操作對于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如圖像，能提供更直觀的解釋性。
2.自注意力機制：在處理序列數(shù)據(jù)，如文本和語音時，自注意力機制可以捕獲序列中的長距離依賴關(guān)系，提高模型的理解和生成能力。盡管其理解和解釋性相比Non-local稍弱，但其計算復(fù)雜度較低，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
3.混合使用：在某些場景中，也可以考慮混合使用Non-local操作和自注意力機制。例如，Transformer模型就結(jié)合了自注意力機制和全連接層（類似于Non-local的全局交互），在機器翻譯等任務(wù)上取得了很好的效果。這種混合使用的方式，可以綜合兩者的優(yōu)點，提高模型的性能和表達(dá)能力。
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