1.工作機制不同

全連接層是指該層中的每個神經元都與上一層的所有神經元連接。而Attention機制則是一種通過計算輸入信息的重要性分數，來確定模型在處理信息時應該關注的區域。

2.模型復雜性不同

全連接層通常用于神經網絡中間或輸出層，其主要目的是將學習到的特征進行非線性組合。而Attention機制的引入，使得模型能夠自動學習到在處理特定任務時，應該關注輸入信息的哪些部分，使模型的復雜性增加。

3.數據處理能力不同

全連接層處理的是平坦的特征向量，而Attention機制處理的是帶有結構信息的數據，比如在處理序列數據時，可以自動關注到與當前任務相關的重要部分。

4.資源需求不同

全連接層對計算資源的需求較大，尤其是在處理大規模數據時。而Attention機制相比之下，雖然計算復雜度提高，但由于其可以有效地選擇關注的信息，因此可以更有效地利用計算資源。

5.應用場景不同

全連接層廣泛應用于各種神經網絡模型中，如CNN、MLP等。而Attention機制則更多地用于處理帶有結構信息的任務，如自然語言處理、序列預測等。

延伸閱讀

深度學習中的自注意力機制

自注意力機制，也稱為Self-Attention，是Attention機制的一種。在自注意力機制中，模型會對輸入數據自身進行關注，而不是關注其他相關的上下文信息。自注意力機制的主要優點是它可以捕獲輸入數據中的長距離依賴關系，這在處理文本等序列數據時特別有用。目前，自注意力機制已被廣泛應用于各種深度學習模型中，例如Transformer模型。