Cosa significa "Attenzione auto-locale"?

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L'attenzione locale è una tecnica usata nel machine learning per concentrarsi sulle parti importanti dei dati mentre si ignorano le informazioni meno rilevanti. Questo metodo aiuta un modello a prestare più attenzione agli elementi vicini in un dataset, migliorando così la sua capacità di comprendere e processare quei dati.

In compiti come l'analisi di immagini o nuvole di punti 3D, l'attenzione locale permette al modello di guardare da vicino a piccoli gruppi di punti o pixel. Facendo così, il modello riesce meglio a identificare schemi o caratteristiche cruciali per fare previsioni accurate.

L'idea principale è che invece di considerare tutti i punti dati insieme, l'attenzione locale si concentra su sezioni più piccole. Questo approccio rende più facile e veloce per il modello imparare e prendere decisioni basate sulle informazioni rilevanti disponibili nei suoi dintorni immediati.