合并分支 'shanweiqiao' 到 'caorunzhe'

15章文字问题

查看合并请求 !894

Chapter15/chapter15.tex

@@ -139,7 +139,7 @@ A_{ij}^{\rm rel} &=& \underbrace{\mathbi{E}_{x_i}\mathbi{W}_Q\mathbi{W}_{K}^{T}\
 \label{eq:15-14}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中，$A_{ij}^{\rm rel}$为使用相对位置编码后位置$i$与$j$关系的表示结果。公式中各项的含义为：(a)表示基于内容的表示（{\color{red} 啥意思没看懂，啥是基于内容？谁的内容？}），(b)表示基于内容的位置偏置，(c)表示全局内容的偏置，(d) 表示全局位置的偏置。公式\eqref{eq:15-13}中的(a)、(b)两项与前面介绍的相对位置编码一致\upcite{Shaw2018SelfAttentionWR}，并针对相对位置编码引入了额外的线性变换矩阵。同时，这种方法兼顾了全局内容偏置和全局位置偏置，可以更好地利用正余弦函数的归纳偏置特性。
+\noindent 其中，$A_{ij}^{\rm rel}$为使用相对位置编码后位置$i$与$j$关系的表示结果。公式中各项的含义为：(a)表示位置$i$与位置$j$之间词嵌入的相关性，可以看作是基于内容的表示，(b)表示基于内容的位置偏置，(c)表示全局内容的偏置，(d) 表示全局位置的偏置。公式\eqref{eq:15-13}中的(a)、(b)两项与前面介绍的相对位置编码一致\upcite{Shaw2018SelfAttentionWR}，并针对相对位置编码引入了额外的线性变换矩阵。同时，这种方法兼顾了全局内容偏置和全局位置偏置，可以更好地利用正余弦函数的归纳偏置特性。
 
 \vspace{0.5em}
 \item {\small\bfnew{结构化位置编码}}\index{基于结构化位置编码}（Structural Position Representations）\index{Structural Position Representations}\upcite{DBLP:conf/emnlp/WangTWS19a}。 例如，可以通过对输入句子进行依存句法分析得到句法树，根据叶子结点在句法树中的深度来表示其绝对位置，并在此基础上利用相对位置编码的思想计算节点之间的相对位置信息。
@@ -155,11 +155,11 @@ A_{ij}^{\rm rel} &=& \underbrace{\mathbi{E}_{x_i}\mathbi{W}_Q\mathbi{W}_{K}^{T}\
 
 \subsubsection{2. 注意力分布约束}
 
-\parinterval 局部注意力机制一直是机器翻译中受关注的研究方向\upcite{DBLP:journals/corr/LuongPM15}。通过对注意力权重的可视化，可以观测到不同位置的词受关注的程度相对平滑。这样的建模方式利于全局建模，但一定程度上分散了注意力，导致模型忽略了邻近单词之间的关系。为了提高模型对局部信息的感知，有以下几种方法：{\red 图2没有引用}
+\parinterval 局部注意力机制一直是机器翻译中受关注的研究方向\upcite{DBLP:journals/corr/LuongPM15}。通过对注意力权重的可视化，可以观测到不同位置的词受关注的程度相对平滑。这样的建模方式利于全局建模，但一定程度上分散了注意力，导致模型忽略了邻近单词之间的关系。为了提高模型对局部信息的感知，有以下几种方法：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
-\item {\small\bfnew{引入高斯约束}}\upcite{Yang2018ModelingLF}。这类方法的核心思想是引入可学习的高斯分布$\mathbi{G}$作为局部约束，与注意力权重进行融合，具体的形式如下：
+\item {\small\bfnew{引入高斯约束}}\upcite{Yang2018ModelingLF}。如图\ref{fig:15-2}所示，这类方法的核心思想是引入可学习的高斯分布$\mathbi{G}$作为局部约束，与注意力权重进行融合，具体的形式如下：
 \begin{eqnarray}
 \mathbi{e}_{ij} &=& \frac{(\mathbi{x}_i \mathbi{W}_Q){(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K)}^{T}}{\sqrt{d_k}} + \mathbi{G}
 \label{eq:15-15}
@@ -184,7 +184,7 @@ v_i &=& \mathbi{I}_d^T\textrm{Tanh}(\mathbi{W}_d\mathbi{Q}_i)
 \label{eq:15-19}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中，$\mathbi{W}_p$、$\mathbi{W}_d$、$\mathbi{I}_p$、$\mathbi{I}_d$均为模型中可学习的参数矩阵。{\red 不同颜色的字有什么用}
+\noindent 其中，$\mathbi{W}_p$、$\mathbi{W}_d$、$\mathbi{I}_p$、$\mathbi{I}_d$均为模型中可学习的参数矩阵。
 
 %----------------------------------------------
 \begin{figure}[htp]
@@ -337,13 +337,7 @@ C(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K,\omega) &=& (\mathbi{x}_{j-\omega},\ldots,\mathbi{x}
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
-\item Reformer模型在计算Key和Value时使用相同的线性映射，共享Key和Value的值\upcite{Kitaev2020ReformerTE}，降低了自注意力机制的复杂度。进一步，Reformer引入了一种{\small\bfnew{局部哈希敏感注意力机制}}\index{局部哈希敏感注意力机制}（LSH Attention）\index{LSH Attention}，其提高效率的方式和固定模式中的局部建模一致，减少注意力机制的计算范围。对于每一个Query，通过局部哈希敏感机制找出和其较为相关的Key，并进行注意力的计算。其基本思路就是距离相近的向量以较大的概率被哈希分配到一个桶内，距离较远的向量被分配到一个桶内的概率则较低。哈希的散列函数为：{\red （下面公式不对）{\color{blue} 看代码确认一下！}}
-\begin{eqnarray}
-\mathbi{h}(\mathbi{x}) &=& \arg\max([\mathbi{x}\mathbi{R};-\mathbi{x}\mathbi{R}])
-\label{eq:15-23}
-\end{eqnarray}
-
-\noindent 其中，$\mathbi{R}$为随机矩阵（{\color{red} 这块儿有些没看懂，为啥要用随机矩阵？上面的公式物理意义是啥？}），$[;]$代表拼接操作。当$\mathbi{h}(\textrm{Query}_i) = \mathbi{h}(\textrm{Key}_j )$，$i$和$j$ 为序列中不同位置单词的下标，也就是说当两个词的Query 和Key落在同一个散列桶时，对其进行注意力的计算。此外，Reformer中还采用了一种{\small\bfnew{可逆残差网络结构}}\index{可逆残差网络结构}（The Reversible Residual Network）\index{The Reversible Residual Network}和分块计算前馈神经网络层的机制，即将前馈层的隐层维度拆分多个块后独立的进行计算，最后进行拼接操作，得到前馈层的输出。这种方式大幅度减少了内存（显存）占用，但由于在反向过程中需要重复计算某些节点，牺牲了一定的计算时间。
+\item Reformer模型在计算Key和Value时使用相同的线性映射，共享Key和Value的值\upcite{Kitaev2020ReformerTE}，降低了自注意力机制的复杂度。进一步，Reformer引入了一种{\small\bfnew{局部哈希敏感注意力机制}}\index{局部哈希敏感注意力机制}（LSH Attention）\index{LSH Attention}，其提高效率的方式和固定模式中的局部建模一致，减少注意力机制的计算范围。对于每一个Query，通过局部哈希敏感机制找出和其较为相关的Key，并进行注意力的计算。其基本思路就是距离相近的向量以较大的概率被哈希分配到一个桶内，距离较远的向量被分配到一个桶内的概率则较低。此外，Reformer中还采用了一种{\small\bfnew{可逆残差网络结构}}\index{可逆残差网络结构}（The Reversible Residual Network）\index{The Reversible Residual Network}和分块计算前馈神经网络层的机制，即将前馈层的隐层维度拆分多个块后独立的进行计算，最后进行拼接操作，得到前馈层的输出。这种方式大幅度减少了内存（显存）占用，但由于在反向过程中需要重复计算某些节点，牺牲了一定的计算时间。
 
 \vspace{0.5em}
 \item Routing Transformer通过聚类算法对序列中的不同单元进行分组，分别在组内进行自注意力机制的计算\upcite{DBLP:journals/corr/abs-2003-05997}。首先是将Query和Key映射到聚类矩阵$\mathbi{S}$：
@@ -415,7 +409,7 @@ C(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K,\omega) &=& (\mathbi{x}_{j-\omega},\ldots,\mathbi{x}
 \end{eqnarray}
 \end{itemize}
 
-\parinterval 从上述公式中可以发现，在前向传播过程中，Pre-Norm结构可以通过残差路径将底层神经网络的输出直接暴露给上层神经网络。此外，在反向传播过程中，使用Pre-Norm结构也可以使得顶层网络的梯度更容易地反馈到底层网络。这里以一个含有$L$个子层的结构为例，令$Loss$表示整个神经网络输出上的损失，$\mathbi{x}_L$为顶层的输出。对于Post-Norm结构，根据链式法则，损失$Loss$相对于$\mathbi{x}_l$ 的梯度可以表示为：{\red （L层，顶层输出是L+1吧？）}
+\parinterval 从上述公式中可以发现，在前向传播过程中，Pre-Norm结构可以通过残差路径将底层神经网络的输出直接暴露给上层神经网络。此外，在反向传播过程中，使用Pre-Norm结构也可以使得顶层网络的梯度更容易地反馈到底层网络。这里以一个含有$L$个子层的结构为例，令$Loss$表示整个神经网络输出上的损失，$\mathbi{x}_L$为顶层的输出。对于Post-Norm结构，根据链式法则，损失$Loss$相对于$\mathbi{x}_l$ 的梯度可以表示为：
 \begin{eqnarray}
 \frac{\partial Loss}{\partial \mathbi{x}_l} &=& \frac{\partial Loss}{\partial \mathbi{x}_L} \times \prod_{k=l}^{L-1}\frac{\partial \textrm{LN}(\mathbi{y}_k)}{\partial \mathbi{y}_k} \times \prod_{k=l}^{L-1}\big(1+\frac{\partial F(\mathbi{x}_k;{\bm \theta_k})}{\partial \mathbi{x}_k} \big)
 \label{eq:15-28}
@@ -429,7 +423,7 @@ C(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K,\omega) &=& (\mathbi{x}_{j-\omega},\ldots,\mathbi{x}
 \label{eq:15-29}
 \end{eqnarray}
 
-\parinterval 对比公式\eqref{eq:15-28}和公式\eqref{eq:15-29}可以看出，Pre-Norm结构直接把顶层的梯度$\frac{\partial Loss}{\partial \mathbi{x}_L}$传递给下层，并且如果将公式\eqref{eq:15-29}右侧进行展开，可以发现$\frac{\partial Loss}{\partial \mathbi{x}_l}$中直接含有$\frac{\partial Loss}{\partial \mathbi{x}_L}$部分。这个性质弱化了梯度计算对模型深度$L$的依赖；而如公式\eqref{eq:15-28}右侧所示，Post-Norm结构会导致一个与$L$相关的多项导数的积，伴随着$L$的增大更容易发生梯度消失和梯度爆炸问题。因此，Pre-Norm结构更适于堆叠多层神经网络的情况。比如，使用Pre-Norm 结构可以很轻松地训练一个30层（60个子层）编码器的Transformer网络，并带来可观的BLEU提升。这个结果相当于标准Transformer编码器深度的6倍，相对的，用Pre-Norm{\red （post-norm？）}结构训练深层网络的时候，训练结果很不稳定，当编码器深度超过12层后很难完成有效训练\upcite{WangLearning}，尤其是在低精度设备环境下损失函数出现发散情况。这里把使用Pre-Norm的深层Transformer模型称为Transformer-Deep。
+\parinterval 对比公式\eqref{eq:15-28}和公式\eqref{eq:15-29}可以看出，Pre-Norm结构直接把顶层的梯度$\frac{\partial Loss}{\partial \mathbi{x}_L}$传递给下层，并且如果将公式\eqref{eq:15-29}右侧进行展开，可以发现$\frac{\partial Loss}{\partial \mathbi{x}_l}$中直接含有$\frac{\partial Loss}{\partial \mathbi{x}_L}$部分。这个性质弱化了梯度计算对模型深度$L$的依赖；而如公式\eqref{eq:15-28}右侧所示，Post-Norm结构会导致一个与$L$相关的多项导数的积，伴随着$L$的增大更容易发生梯度消失和梯度爆炸问题。因此，Pre-Norm结构更适于堆叠多层神经网络的情况。比如，使用Pre-Norm 结构可以很轻松地训练一个30层（60个子层）编码器的Transformer网络，并带来可观的BLEU提升。这个结果相当于标准Transformer编码器深度的6倍，相对的，用Post-Norm结构训练深层网络的时候，训练结果很不稳定，当编码器深度超过12层后很难完成有效训练\upcite{WangLearning}，尤其是在低精度设备环境下损失函数出现发散情况。这里把使用Pre-Norm的深层Transformer模型称为Transformer-Deep。
 
 \parinterval 另一个有趣的发现是，使用深层网络后，网络可以更有效地利用较大的学习率和较大的批量训练，大幅度缩短了模型达到收敛状态的时间。相比于Transformer-Big等宽网络，Transformer-Deep并不需要太大的隐藏层维度就可以取得更优的翻译品质\upcite{WangLearning}。也就是说，Transformer-Deep是一个更“窄”更“深”的神经网络。这种结构的参数量比Transformer-Big少，系统运行效率更高。
 
@@ -443,7 +437,7 @@ C(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K,\omega) &=& (\mathbi{x}_{j-\omega},\ldots,\mathbi{x}
 
 \parinterval 尽管使用Pre-Norm结构可以很容易地训练深层Transformer模型，但从信息传递的角度看，Transformer模型中第$l$层的输入仅仅依赖于前一层的输出。虽然残差连接可以跨层传递信息，但是对于很深的模型，整个模型的输入和输出之间仍需要经过很多次残差连接。
 
-\parinterval 为了使上层的神经网络可以更加方便地访问下层神经网络的信息，最简单的方法是引入更多的跨层连接。一种方法是直接将所有层的输出都连接到最上层，达到聚合多层信息的目的\upcite{Bapna2018TrainingDN,Wang2018MultilayerRF,Dou2018ExploitingDR}。另一种更加有效的方式是在网络前向计算的过程中建立当前层表示与之前层表示之间的关系，例如{\small\bfnew{动态线性聚合网络}}\upcite{WangLearning}\index{动态线性聚合网络}（Dynamic Linear Combination of Layers，DLCL）\index{Dynamic Linear Combination of Layers}和动态层聚合方法\upcite{Dou2019DynamicLA}。这些方法的共性在于，在每一层的输入中不仅考虑前一层的输出，同时将前面所有层的中间结果（包括词嵌入表示）进行聚合，本质上利用稠密的层间连接提高了网络中信息传递的效率（前向计算和反向梯度计算）。而前者{\red （连接到最上层的方法？）}利用线性的层融合手段来保证计算的时效性，主要应用于深层神经网络的训练，理论上等价于常微分方程中的高阶求解方法\upcite{WangLearning}。此外，为了进一步增强上层神经网络对底层表示的利用，研究人员从多尺度的角度对深层的编码器进行分块，并使用GRU来捕获不同块之间的联系，得到更高层次的表示。该方法可以看作是对动态线性聚合网络的延伸。接下来分别对上述几种改进方法展开讨论。
+\parinterval 为了使上层的神经网络可以更加方便地访问下层神经网络的信息，最简单的方法是引入更多的跨层连接。一种方法是直接将所有层的输出都连接到最上层，达到聚合多层信息的目的\upcite{Bapna2018TrainingDN,Wang2018MultilayerRF,Dou2018ExploitingDR}。另一种更加有效的方式是在网络前向计算的过程中建立当前层表示与之前层表示之间的关系，例如{\small\bfnew{动态线性聚合网络}}\upcite{WangLearning}\index{动态线性聚合网络}（Dynamic Linear Combination of Layers，DLCL）\index{Dynamic Linear Combination of Layers}和动态层聚合方法\upcite{Dou2019DynamicLA}。这些方法的共性在于，在每一层的输入中不仅考虑前一层的输出，同时将前面所有层的中间结果（包括词嵌入表示）进行聚合，本质上利用稠密的层间连接提高了网络中信息传递的效率（前向计算和反向梯度计算）。而DLCL利用线性的层融合手段来保证计算的时效性，主要应用于深层神经网络的训练，理论上等价于常微分方程中的高阶求解方法\upcite{WangLearning}。此外，为了进一步增强上层神经网络对底层表示的利用，研究人员从多尺度的角度对深层的编码器进行分块，并使用GRU来捕获不同块之间的联系，得到更高层次的表示。该方法可以看作是对动态线性聚合网络的延伸。接下来分别对上述几种改进方法展开讨论。
 
 %----------------------------------------------------------------------------------------
 %    NEW SUBSUB-SECTION
@@ -451,8 +445,6 @@ C(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K,\omega) &=& (\mathbi{x}_{j-\omega},\ldots,\mathbi{x}
 
 \subsubsection{1. 使用更多的跨层连接}
 
-{\color{blue} 肖：这章还有一个问题，前面$\mathbi{h}_i$是第$i$层的表示，后面$\mathbi{h}_i$是第$i$个位置的表示！其它章也有类似问题。不过我不建议做大的调整。}
-
 \parinterval 图\ref{fig:15-10}描述了引入了更多跨层连接的结构。在模型的前向计算过程中，假设编码端总层数为$L$，当完成编码端$L$层的逐层计算后，通过线性平均、加权平均等机制对模型的中间层表示进行融合，得到蕴含所有层信息的表示\mathbi{g}，作为编码-解码注意力机制的输入，与总共有$M$层的解码器共同处理解码信息。
 
 %----------------------------------------------
@@ -484,11 +476,11 @@ C(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K,\omega) &=& (\mathbi{x}_{j-\omega},\ldots,\mathbi{x}
 \vspace{0.5em}
 \item 前馈神经网络。将之前中间层的表示进行级联，之后利用前馈神经网络得到融合的表示，如下：
 \begin{eqnarray}
-\mathbi{g} &=& \textrm{FNN}([\mathbi{h}^1,\ldots,\mathbi{h}^L])
+\mathbi{g} &=& \textrm{FNN}([\mathbi{h}^1,\cdot,\mathbi{h}^L])
 \label{eq:15-32}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中，$[\cdot]$表示级联操作{\red （上式符号是不是要换一下）}。这种方式比权重平均具有更强的拟合能力。
+\noindent 其中，$[\cdot]$表示级联操作。这种方式比权重平均具有更强的拟合能力。
 \vspace{0.5em}
 \item 基于多跳的自注意力机制。如图\ref{fig:15-11}所示，其做法与前馈神经网络类似，首先将不同层的表示拼接成2维的句子级矩阵表示\upcite{DBLP:journals/corr/LinFSYXZB17}。之后利用类似于前馈神经网络的思想将维度为$\mathbb{R}^{d_{\textrm{model}} \times L}$的矩阵映射到维度为$\mathbb{R}^{d_{\textrm{model}} \times n_{\rm hop}}$的矩阵，如下：
 \begin{eqnarray}
@@ -604,7 +596,7 @@ C(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K,\omega) &=& (\mathbi{x}_{j-\omega},\ldots,\mathbi{x}
 \label{eq:15-40}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中，$u(-\gamma,\gamma)$表示$-\gamma$与$\gamma$间的均匀分布，$n_i$和$n_o$分别为线性变换$\mathbi{W}$中输入和输出的维度，也就是上一层神经元的数量和下一层神经元的数量。通过这种方式可以维持在前向与反向计算过程中输入与输出方差的一致性\upcite{DBLP:conf/iccv/HeZRS15}。{\red（这块的文献对吗？我感觉这块确实有个问题，前面说了结论，然后后面说怎么推的）{\color{blue} 肖：没看出来怎么保证方差一致性}}
+\noindent 其中，$u(-\gamma,\gamma)$表示$-\gamma$与$\gamma$间的均匀分布，$n_i$和$n_o$分别为线性变换$\mathbi{W}$中输入和输出的维度，也就是上一层神经元的数量和下一层神经元的数量。通过这种方式可以维持在前向与反向计算过程中输入与输出方差的一致性\upcite{DBLP:conf/iccv/HeZRS15}。
 
 \parinterval 令模型中某层神经元的输出表示为$\mathbi{Z}=\sum_{j=1}^{n_i}{w_j x_j}$。可以看出，$\mathbi{Z}$的核心是计算两个变量$w_j$和$x_j$乘积。两个变量乘积的方差的展开式为：
 \begin{eqnarray}
@@ -694,7 +686,7 @@ C(\mathbi{x}_j \mathbi{W}_K,\omega) &=& (\mathbi{x}_{j-\omega},\ldots,\mathbi{x}
 
 \subsubsection{4. ADMIN初始化策略}
 
-\parinterval 也有研究发现Post-Norm结构在训练过程中过度依赖残差支路，在训练初期很容易发生参数梯度方差过大的现象\upcite{DBLP:conf/emnlp/LiuLGCH20}。经过分析发现，虽然底层神经网络发生梯度消失是导致训练不稳定的重要因素，但并不是唯一因素。例如，标准Transformer模型中梯度消失的原因在于使用Post-Norm 结构的解码器。尽管通过调整模型结构解决梯度消失问题，模型训练不稳定的问题仍然没有很好地解决。进一步对Pre-Norm 结构进行分析发现，Pre-Norm输入与输出之间方差的变换率为$O(\log L)$（{\color{red} 说这句话是啥意思？}）。为了解决Post-Norm 结构在训练初期过于依赖残差支路的问题。可以使用两阶段的初始化方法来间接控制其输入与输出之间的方差，并将方差约束在$O(\log L)$内（{\color{red} 为什么方差要约束在一个复杂度之内？}）。这里，可以重新定义子层之间的残差连接如下：
+\parinterval 也有研究发现Post-Norm结构在训练过程中过度依赖残差支路，在训练初期很容易发生参数梯度方差过大的现象\upcite{DBLP:conf/emnlp/LiuLGCH20}。经过分析发现，虽然底层神经网络发生梯度消失是导致训练不稳定的重要因素，但并不是唯一因素。例如，标准Transformer模型中梯度消失的原因在于使用Post-Norm 结构的解码器。尽管通过调整模型结构解决梯度消失问题，模型训练不稳定的问题仍然没有很好地解决。研究人员观测到Post-Norm 结构在训练过程中过于依赖残差支路，而Pre-Norm结构在训练过程中逐渐呈现出对残差支路的依赖性，这更易于网络的训练。进一步从参数更新的角度出发，Pre-Norm由于参数的改变导致网络输出变化的方差经推导后可以表示为$O(\log L)$，而Post-Norm对应的方差为O($L$)。因此，可以尝试减小Post-Norm中由于参数更新导致的输出的方差值，从而达到稳定训练的目的。针对该问题，可以采用两阶段的初始化方法。这里，可以重新定义子层之间的残差连接如下：
 \begin{eqnarray}
 \mathbi{x}_{l+1} &=& \mathbi{x}_l \cdot {\bm  \omega_{l+1}} + F_{l+1}(\mathbi{x}_l)
 \label{eq:15-44}
@@ -1264,7 +1256,7 @@ f(x) &=& x \cdot \delta(\beta x) \\
 \begin{itemize}
 
 \vspace{0.5em}
-\item 多头注意力机制是近些年神经机器翻译中常用的结构。多头机制可以让模型从更多维度提取特征，也反应了一种多分支建模的思想。研究人员针对Transformer编码器的多头机制进行了分析，发现部分头在神经网络的学习过程中扮演至关重要的角色，并且蕴含语言学解释\upcite{DBLP:journals/corr/abs-1905-09418}。 而另一部分头本身则不具备很好的解释，对模型的帮助也不大，因此可以被剪枝掉。而且并不是头数越多，模型的性能就越强。{\red 一个有趣的发现是，如果在训练过程中使用多头机制，而在推断过程中去除大部分头，模型性能没有明显变化，而且能够提高在CPU上的执行效率（逻辑不太容易理解，有点绕）}\upcite{Michel2019AreSH}。
+\item 多头注意力机制是近些年神经机器翻译中常用的结构。多头机制可以让模型从更多维度提取特征，也反应了一种多分支建模的思想。研究人员针对Transformer编码器的多头机制进行了分析，发现部分头在神经网络的学习过程中扮演至关重要的角色，并且蕴含语言学解释\upcite{DBLP:journals/corr/abs-1905-09418}。 而另一部分头本身则不具备很好的解释，对模型的帮助也不大，因此可以被剪枝掉。而且并不是头数越多，模型的性能就越强。此外也有研究人员发现，如果在训练过程中使用多头机制，并在推断过程中去除大部分头，模型性能不仅没有明显变化，还能够提高在CPU上的执行效率\upcite{Michel2019AreSH}。
 
 \vspace{0.5em}
 \item 此外，也可以利用正则化手段，在训练过程中增大不同头之间的差异\upcite{DBLP:conf/emnlp/LiTYLZ18}。也可以引入多尺度的思想,对输入的特征进行分级表示，并引入短语的信息\upcite{DBLP:conf/emnlp/HaoWSZT19}。还可以通过对注意力权重进行调整，实现对序列中的实词与虚词进行区分\upcite{DBLP:conf/emnlp/Lin0RLS18}。 除了上述基于编码端-解码端的建模范式，还可以定义隐变量模型来捕获句子中潜在的语义信息\upcite{Su2018VariationalRN,DBLP:conf/acl/SetiawanSNP20}，或直接对源语言和目标语言序列进行联合表示\upcite{Li2020NeuralMT}。