Some question about the Adaptive-Attention (AA) module

[Liqq1]

您好👋感谢你的代码分享，其中关于 Adaptive-Attention (AA) module，有几点想确认一下。

1. 如果没有AA模块，是hidden state直接给出prediction结果吗？

2.将h_t, v_t, k_t三者进行attention的目的，是为了使得相关性大的视觉/语音信号对h_t的贡献更大吗？

3.不知是否理解正确：train的时候对于不同time step的输出要将其concat起来，因为是并行进行的；而test的时候word prediction只是当前time step的结果。

[zhangxuying1004]

您好👋感谢你的代码分享，其中关于 Adaptive-Attention (AA) module，有几点想确认一下。

1. 如果没有AA模块，是hidden state直接给出prediction结果吗？

2.将h_t, v_t, k_t三者进行attention的目的，是为了使得相关性大的视觉/语音信号对h_t的贡献更大吗？

3.不知是否理解正确：train的时候对于不同time step的输出要将其concat起来，因为是并行进行的；而test的时候word prediction只是当前time step的结果。

问题1: 是的；
问题2 ：是为了以h_t为查询，将视觉信息和语言信息对当前预测的贡献进行量化，并没有加大。
问题3:是的，基于序列模型的decoder（如RNN，transformer），训练和测试都是这种模式。

[Liqq1]

您好👋感谢你的代码分享，其中关于 Adaptive-Attention (AA) module，有几点想确认一下。

1. 如果没有AA模块，是hidden state直接给出prediction结果吗？

2.将h_t, v_t, k_t三者进行attention的目的，是为了使得相关性大的视觉/语音信号对h_t的贡献更大吗？
3.不知是否理解正确：train的时候对于不同time step的输出要将其concat起来，因为是并行进行的；而test的时候word prediction只是当前time step的结果。

问题1: 是的； 问题2 ：是为了以h_t为查询，将视觉信息和语言信息对当前预测的贡献进行量化，并没有加大。 问题3:是的，基于序列模型的decoder（如RNN，transformer），训练和测试都是这种模式。

感谢回复。
另外对于第二点，在量化过程中是如何体现/约束visual words 和 non visual word的贡献度？ 还是说在训练过程中，随着loss的减小，就会逼近visual words 的贡献度增大& non visual word的贡献度减小？

[zhangxuying1004]

您好👋感谢你的代码分享，其中关于 Adaptive-Attention (AA) module，有几点想确认一下。

1. 如果没有AA模块，是hidden state直接给出prediction结果吗？

2.将h_t, v_t, k_t三者进行attention的目的，是为了使得相关性大的视觉/语音信号对h_t的贡献更大吗？
3.不知是否理解正确：train的时候对于不同time step的输出要将其concat起来，因为是并行进行的；而test的时候word prediction只是当前time step的结果。

问题1: 是的； 问题2 ：是为了以h_t为查询，将视觉信息和语言信息对当前预测的贡献进行量化，并没有加大。 问题3:是的，基于序列模型的decoder（如RNN，transformer），训练和测试都是这种模式。

感谢回复。 另外对于第二点，在量化过程中是如何体现/约束visual words 和 non visual word的贡献度？ 还是说在训练过程中，随着loss的减小，就会逼近visual words 的贡献度增大& non visual word的贡献度减小？

不是，通过视觉信息、非视觉信息与h_t的关联程度来反映的，并且后接softmax对两类信息的贡献进行归一化。随着训练过程中loss的减小，视觉信息对视觉词预测的贡献增加，非视觉信息对非视觉词预测的贡献增加。