深度学习中的注意力机制主要作用是()A. 加速计算过程B. 提高模型的可解释性C. 减少参数数量D. 聚焦重要信息

注意力机制是深度学习中用于动态聚焦输入序列中重要位置的核心技术，尤其在自然语言处理领域广泛应用。其核心思想是模拟人类注意力特性，使模型能够自动判断哪些输入信息更重要，并在后续处理中优先关注这些部分。本题需明确注意力机制的核心作用，而非其衍生效果（如可解释性）。

选项分析

A. 加速计算过程
注意力机制通过并行计算可提升效率，但其本质是通过注意力权重分配信息处理的优先级，加速并非主要目标。

B. 提高模型的可解释性
注意力权重可直观展示模型关注点，但这属于副产品，并非设计初衷。

C. 减少参数数量
注意力机制通常引入查询、键、值等参数，参数数量可能增加，而非减少。

D. 聚焦重要信息
注意力机制通过计算不同输入元素间的关联性，动态分配注意力权重，使模型聚焦关键信息。例如，在机器翻译中，模型会关注输入句子中与当前输出最相关的词语。这是其核心作用。