研究发现，单头softmax注意力模型在分类任务中经过两步梯度下降后可以出现良性过拟合。信号与噪声比（SNR）对过拟合有影响，且足够大的SNR是实现良性过拟合的必要条件。

本文探讨了softmax注意力的几何局限性，提出用归一化替代softmax以增强自我注意力的鲁棒性。研究表明，多头注意力在上下文学习和线性回归任务中优于单头注意力，尤其在复杂数据分布下表现更佳。此外，分析了自注意力机制的隐式偏差及其与层标准化的关系，揭示了多头变压器在稀疏线性回归中的不同表现模式。

本文研究了Transformer中softmax注意力在上下文学习和线性回归任务中的表现，发现多头注意力在示例数量增加时优于单头注意力。实验验证了多头注意力的有效性，并探讨了其在不同数据分布下的优势，表明Transformer能够有效进行上下文学习和优化。