深度学习中的注意力机制(Attention)主要用于：A. 图像分类B. 图像生成C. 文本分类D. 文本生成

考查要点：本题主要考查对深度学习中注意力机制（Attention）核心应用场景的理解。
关键思路：注意力机制的核心作用是帮助模型聚焦输入中的关键部分，在自然语言处理任务中尤为突出。需结合选项中不同任务的特点，判断注意力机制的主要应用领域。

选项分析

注意力机制最初在自然语言处理领域提出，广泛应用于文本生成任务（如机器翻译、文本摘要）。其核心思想是让模型在处理序列数据时，动态地关注输入中的重要位置，从而提升输出质量。

• A. 图像分类：主要依赖卷积神经网络（CNN），通过提取图像空间特征完成分类，与注意力机制关联较弱。
• B. 图像生成：常用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE），注意力机制非核心模块。
• C. 文本分类：虽可用注意力机制辅助提取关键特征，但并非其主要应用场景。
• D. 文本生成：注意力机制是Transformer模型的核心组件，直接用于生成任务（如文本翻译、对话生成），因此是正确答案。