多头注意力机制的目的是通过捕捉不同的注意力信息来提升 AI 模型的表达能力。利用多头矩阵的子空间从不同的视角或者说维度来表达输入的数据。
从贝叶斯神经网络的角度，多头注意力机制是一种采样（Sampling）技术， 每个注意力头是一个采样。 每个头区分度越大，相当于视角越多， 这样的话按道理Transformer 对目标可以进行更好的拟合。 但注意力头真的是越多越好么？（不考虑过拟合和硬件条件的情况下）
问题的关键是注意力头本身是矩阵形式，对输入数据进行线性变换， 得到的结果是离散的而非连续的， 不能够真正表达连续的目标概率分布。与真正的目标间存在误差，而注意力头越多，累计误差也会越大，导致模型的表现也变差。
训练的时候注意力头越多拟合的越好，但是 test 的时候注意力头多不一定效果好，并且还比较多余。
这个我们人脑的机制是一样的， 我们阅读一段文字，很快的读过去， 能够注意到的关键点和它们之间的联系并不会特别多，但也不妨碍我们理解一段话的意思。所以这给我们一个启示，对神经网络的设计，很多时候可以参考人脑思考运行的规律， 模拟人脑的运行策略，也会获得接近的运行效果。
Reference:
Transformer 101 个思考问题：
