在target-atten时，query补0是一种比较公认的做法，可以有效避免信息丢失和模型过拟合。
机器学习PAI在targetatten的时候没补0不知是query补0是比较公认的好一点的做法吗？
背景介绍
在机器学习中，注意力机制（Attention Mechanism）被广泛应用于各种任务中，如机器翻译、文本摘要等，TargetAttention是一种常见的注意力机制，用于将输入序列中的每个元素与目标序列中的对应元素进行匹配和加权。
问题描述
在使用机器学习PAI实现TargetAttention时，是否应该对query进行补0操作是一个值得探讨的问题。
query补0的优缺点
1、优点：
query补0可以确保注意力权重的计算不受输入序列长度的影响，使得不同长度的输入序列能够进行有效的匹配和加权。
query补0可以提高模型的鲁棒性，使得模型对于输入序列的长度变化具有一定的适应性。
2、缺点：
query补0可能会引入额外的噪声，影响模型的性能。
query补0可能会导致注意力权重的分布不均匀，从而影响模型的表达能力。
相关做法的比较
目前，关于query补0的做法并没有一个公认的标准，不同的研究者和实践者可能会根据自己的经验和需求选择不同的方法，以下是一些常见的做法：
1、不进行query补0：直接使用原始的query进行注意力权重的计算，这种方法简单直观，但可能会受到输入序列长度的影响。
2、进行query补0：在query的末尾添加足够数量的0，使得不同长度的输入序列能够进行有效的匹配和加权，这种方法可以提高模型的鲁棒性，但可能会引入额外的噪声。
3、动态调整query补0的数量：根据输入序列的长度动态调整query补0的数量，以平衡模型的性能和鲁棒性，这种方法需要根据具体情况进行调整，较为复杂。
相关问题与解答
1、问题：在进行query补0时，应该如何确定补0的数量？
解答：补0的数量可以根据具体任务和数据集的特点进行调整，可以通过实验来确定最佳的补0数量，可以尝试不同的补0数量，并评估模型在验证集上的性能，选择性能最好的数量作为最终的补0数量。
2、问题：query补0是否会对模型的性能产生显著影响？
解答：query补0可能会对模型的性能产生一定的影响，但具体影响的大小取决于任务和数据集的特点，在一些任务和数据集上，query补0可能会提高模型的鲁棒性和性能；而在另一些任务和数据集上，query补0可能会引入额外的噪声，降低模型的性能，需要根据具体情况进行实验和评估，以确定是否采用query补0以及补0的数量。