1.計算原理不同

Non-local操作是一種模擬人腦視覺處理機制的計算操作，它可以捕獲圖像中的長距離依賴關系，允許網(wǎng)絡在任何位置的特征可以與其它位置的所有特征進行交互。而自注意力機制是一種在序列數(shù)據(jù)中，模型關注到每個位置的信息，并根據(jù)其重要性進行加權平均的計算方法。

2.應用場景不同

Non-local操作主要用于處理圖像和視頻等視覺任務，如物體檢測，語義分割，行為識別等。而自注意力機制主要用于處理文本和語音等序列任務，如機器翻譯，語音識別，文本分類等。

3.性能效果不同

Non-local操作能夠捕獲圖像中的全局依賴關系，提高模型的表達能力。而自注意力機制能夠捕獲序列中的長距離依賴關系，提高模型的理解和生成能力。

4.計算復雜度不同

Non-local操作的計算復雜度較高，因為需要計算所有位置之間的相互作用。而自注意力機制的計算復雜度較低，因為只需計算當前位置與其他位置的相互作用。

5.模型理解和解釋性不同

Non-local操作由于其全局交互的特性，理解和解釋性較強，可以清晰地知道模型的關注點。而自注意力機制雖然關注點明確，但其權重分配方式較為復雜，理解和解釋性較弱。

延伸閱讀

在神經網(wǎng)絡模型中，如何選擇使用Non-local操作還是自注意力機制

1.Non-local操作：在處理圖像和視頻等視覺任務時，由于其能捕獲全局依賴關系的優(yōu)點，Non-local操作是一個不錯的選擇。同時，Non-local操作對于結構化的數(shù)據(jù)，如圖像，能提供更直觀的解釋性。

2.自注意力機制：在處理序列數(shù)據(jù)，如文本和語音時，自注意力機制可以捕獲序列中的長距離依賴關系，提高模型的理解和生成能力。盡管其理解和解釋性相比Non-local稍弱，但其計算復雜度較低，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

3.混合使用：在某些場景中，也可以考慮混合使用Non-local操作和自注意力機制。例如，Transformer模型就結合了自注意力機制和全連接層（類似于Non-local的全局交互），在機器翻譯等任務上取得了很好的效果。這種混合使用的方式，可以綜合兩者的優(yōu)點，提高模型的性能和表達能力。