Transformer中，MHSA(multi-head self-attention)中为什么要分多个Head？

结论：模型的表达学习能力增强了

输入到MHSA中的数据的shape应该为B × L × Embedding，B是Batch，L是序列长度
而在MHSA中，数据的shape会被拆分为多个Head，所以shape会进一步变为：
B × L × Head × Little_Embedding

以Transformer为例，原始论文中Embedding为512，Head数为8，所以shape在进入MHSA中时，会变为：
B × L × 8 × 64

如果不分头，相当于对512*512的矩阵进行Attention计算；
而如果分头了，相当于8个头中，每个头彼此独立进行Attention计算，不同头学习到的特征也可能是不同的，相当于增强了模型的表达学习能力。
并且，8 次的 64 × 64，和 1 次的 512 × 512，两者的计算复杂度是一致的，并没有造成额外的计算开销。