Swin Transformer官方代码中，关于WindowAttention模块中的self.proj有什么作用呢？
# 参数设定：proj_drop (float, optional): Dropout ratio of output. Default: 0.0
self.proj = nn.Linear(dim, dim)
x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C)
x = self.proj(x) #这一步的作用是什么呢？
方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘”
self.proj 是一个全连接层，在 SWIN Transformer 模型的 WindowAttention 模块中使用。它的作用是对 WindowAttention 模块的输出再进行一次线性变换，以维护网络的输出尺寸和维数。
对于 x = self.proj(x) 这一行，算法首先对 x 进行线性变换，再通过 self.proj 这一层全连接层。在该代码中，self.proj 的输入尺寸为 B_ x N x C，输出尺寸为 B_ x N x dim，其中 dim 表示维数，可以根据设定来确定。
此外，proj_drop 参数表示对输出的丢弃率。默认情况下，该参数的值为 0.0，表示不对输出进行丢弃操作。如果将其设置为非零值，则表示随机地丢弃输出的一些值，以此来防止过拟合问题的发生。