Attention Schema-based Attention Control (ASAC): A Cognitive-Inspired Approach for Attention Management in Transformers

📄 arXiv: 2509.16058v1 📥 PDF

作者: Krati Saxena, Federico Jurado Ruiz, Guido Manzi, Dianbo Liu, Alex Lamb

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-19

💡 一句话要点

提出基于注意力模式的注意力控制（ASAC）模块，提升Transformer模型的注意力和学习效率。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 注意力机制 Transformer 注意力模式理论 向量量化变分自编码器 认知计算

📋 核心要点

  1. 现有Transformer模型在注意力机制上存在效率瓶颈，缺乏对注意力分配的有效管理。
  2. ASAC模块通过模拟人类认知中的注意力模式，使用VQVAE显式建模和控制注意力分配。
  3. 实验表明，ASAC能够提升分类精度、加速学习，并增强模型在各种环境下的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文受到认知科学中注意力模式理论（AST）的启发，提出了一种基于注意力模式的注意力控制（ASAC）方法，并将其集成到Transformer架构中。ASAC模块使用向量量化变分自编码器（VQVAE）作为注意力抽象器和控制器，从而实现精确的注意力管理。通过显式地建模注意力分配，该方法旨在提高系统效率。实验结果表明，ASAC在视觉和自然语言处理领域均能有效提高分类精度并加速学习过程。此外，该模型在噪声和分布外数据集上表现出良好的鲁棒性和泛化能力，并在多任务设置中表现出改进的性能。初步实验还表明，基于注意力模式的模块增强了对对抗攻击的抵抗力，优化了注意力以提高学习效率，并促进了有效的迁移学习和少量样本学习。

🔬 方法详解

问题定义：现有Transformer模型虽然通过注意力机制实现了性能提升，但缺乏对注意力分配的有效管理，导致计算资源浪费和学习效率低下。尤其是在复杂任务和噪声环境下，模型难以准确聚焦关键信息，影响最终性能。因此，需要一种方法来更有效地控制和优化注意力机制，提高模型的学习效率和鲁棒性。

核心思路：本文的核心思路是借鉴认知科学中的注意力模式理论（AST），该理论认为人类通过构建自身注意力的模型来管理认知资源。因此，作者提出将注意力模式的概念引入到神经网络中，通过显式地建模注意力分配，实现对注意力机制的有效控制和优化。

技术框架：ASAC模块主要包含两个部分：注意力抽象器和注意力控制器。注意力抽象器负责从原始注意力权重中提取关键信息，形成对当前注意力状态的抽象表示。注意力控制器则基于该抽象表示，动态地调整注意力分配，从而引导模型关注更重要的信息。具体而言，作者使用VQVAE作为注意力抽象器和控制器，VQVAE能够将高维的注意力权重压缩成离散的潜在表示，并利用这些离散表示来控制注意力的分配。整个ASAC模块可以嵌入到Transformer架构的各个层中，与现有的注意力机制协同工作。

关键创新：ASAC最重要的技术创新点在于将认知科学中的注意力模式理论引入到神经网络中，并提出了一种基于注意力模式的注意力控制方法。与传统的注意力机制相比，ASAC能够显式地建模注意力分配，从而实现对注意力机制的更有效控制和优化。此外，使用VQVAE作为注意力抽象器和控制器，能够有效地压缩和表示注意力信息，并实现对注意力分配的动态调整。

关键设计：ASAC模块的关键设计包括：1) 使用VQVAE作为注意力抽象器和控制器，VQVAE的码本大小和维度需要根据具体任务进行调整。2) 如何将ASAC模块嵌入到Transformer架构中，作者将ASAC模块嵌入到Transformer的每个注意力层之后，与现有的注意力机制协同工作。3) 损失函数的设计，除了VQVAE自身的重构损失和量化损失外，作者还引入了一个辅助损失函数，用于鼓励ASAC模块学习到更有意义的注意力表示。

📊 实验亮点

实验结果表明，ASAC模块在视觉和自然语言处理任务中均取得了显著的性能提升。例如，在图像分类任务中，ASAC能够提高分类精度并加速学习过程。此外，ASAC还在噪声和分布外数据集上表现出良好的鲁棒性和泛化能力，并在多任务设置中表现出改进的性能。初步实验还表明，ASAC增强了对对抗攻击的抵抗力。

🎯 应用场景

ASAC模块具有广泛的应用前景，可应用于图像分类、自然语言处理、目标检测等领域。通过提高模型的注意力和学习效率，ASAC能够提升模型在资源受限环境下的性能，并增强模型在噪声和对抗攻击下的鲁棒性。此外，ASAC还可以应用于迁移学习和少量样本学习，帮助模型更快地适应新的任务和环境。

📄 摘要（原文）

Attention mechanisms have become integral in AI, significantly enhancing model performance and scalability by drawing inspiration from human cognition. Concurrently, the Attention Schema Theory (AST) in cognitive science posits that individuals manage their attention by creating a model of the attention itself, effectively allocating cognitive resources. Inspired by AST, we introduce ASAC (Attention Schema-based Attention Control), which integrates the attention schema concept into artificial neural networks. Our initial experiments focused on embedding the ASAC module within transformer architectures. This module employs a Vector-Quantized Variational AutoEncoder (VQVAE) as both an attention abstractor and controller, facilitating precise attention management. By explicitly modeling attention allocation, our approach aims to enhance system efficiency. We demonstrate ASAC's effectiveness in both the vision and NLP domains, highlighting its ability to improve classification accuracy and expedite the learning process. Our experiments with vision transformers across various datasets illustrate that the attention controller not only boosts classification accuracy but also accelerates learning. Furthermore, we have demonstrated the model's robustness and generalization capabilities across noisy and out-of-distribution datasets. In addition, we have showcased improved performance in multi-task settings. Quick experiments reveal that the attention schema-based module enhances resilience to adversarial attacks, optimizes attention to improve learning efficiency, and facilitates effective transfer learning and learning from fewer examples. These promising results establish a connection between cognitive science and machine learning, shedding light on the efficient utilization of attention mechanisms in AI systems.