注意力机制的作用是（ ）A. 降低计算复杂度B. 增强硬件兼容性C. 减少训练数据量D. 提高模型对关键信息的关注度

注意力机制是深度学习中用于提升模型对输入序列中关键信息关注能力的技术。其核心作用在于动态调整不同输入元素的权重，使模型能够聚焦于重要的部分，从而优化输出结果。本题需明确区分注意力机制与其他技术（如模型优化、硬件适配）的区别，抓住其“增强信息选择性关注”的本质。

选项分析

A. 降低计算复杂度
注意力机制通常通过计算注意力权重矩阵引入额外运算，可能增加计算量。因此，降低计算复杂度并非其主要目标。

B. 增强硬件兼容性
注意力机制属于算法层面的设计，与硬件性能或兼容性无关，无法直接关联。

C. 减少训练数据量
注意力机制通过优化模型对已有数据的利用效率，并非减少数据需求，与数据量无直接关系。

D. 提高模型对关键信息的关注度
注意力机制的核心功能是动态分配注意力权重，使模型在处理序列时优先关注重要信息（如关键实体、语义核心），从而提升任务效果。此选项准确描述了机制的本质。