深度学习中Attention与全连接层的区别主要体现在：1.工作机制不同；2.模型复杂性不同；3.数据处理能力不同；4.资源需求不同；5.应用场景不同。总的来说，全连接层是神经网络中常见的一种结构，用于实现特征的非线性组合，而Attention机制是一种新型的结构，用于加强模型对于输入信息的关注度。
1.工作机制不同
全连接层是指该层中的每个神经元都与上一层的所有神经元连接。而Attention机制则是一种通过计算输入信息的重要性分数，来确定模型在处理信息时应该关注的区域。
2.模型复杂性不同
全连接层通常用于神经网络中间或输出层，其主要目的是将学习到的特征进行非线性组合。而Attention机制的引入，使得模型能够自动学习到在处理特定任务时，应该关注输入信息的哪些部分，使模型的复杂性增加。
3.数据处理能力不同
全连接层处理的是平坦的特征向量，而Attention机制处理的是带有结构信息的数据，比如在处理序列数据时，可以自动关注到与当前任务相关的重要部分。
4.资源需求不同
全连接层对计算资源的需求较大，尤其是在处理大规模数据时。而Attention机制相比之下，虽然计算复杂度提高，但由于其可以有效地选择关注的信息，因此可以更有效地利用计算资源。
5.应用场景不同
全连接层广泛应用于各种神经网络模型中，如CNN、MLP等。而Attention机制则更多地用于处理带有结构信息的任务，如自然语言处理、序列预测等。
延伸阅读
深度学习中的自注意力机制
自注意力机制，也称为Self-Attention，是Attention机制的一种。在自注意力机制中，模型会对输入数据自身进行关注，而不是关注其他相关的上下文信息。自注意力机制的主要优点是它可以捕获输入数据中的长距离依赖关系，这在处理文本等序列数据时特别有用。目前，自注意力机制已被广泛应用于各种深度学习模型中，例如Transformer模型。
