傳統自注意力機制主要依賴於點積運算來計算查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）之間的相似度，這導致了以下幾個問題：
計算效率：傳統自注意力的計算複雜度為O(n^2)，其中n是序列的長度，這在處理高維度的圖像數據時會導致計算量巨大。而STT系列模型通過使用張量變換來替代點積運算，顯著降低了計算複雜度，從而提高了計算效率。
內存占用：傳統自注意力需要存儲所有查詢和鍵的點積結果，這會佔用大量內存。相比之下，STT系列模型在計算注意力權重時不需要進行點積，從而減少了內存的使用，特別是在處理大規模圖像數據時，這一優勢尤為明顯。
穩定性：STT系列模型的設計使其對輸入的依賴性降低，這提高了模型的穩定性和魯棒性，特別是在面對外部擾動（如噪聲或圖像變換）時，STT系列模型表現出更好的抗干擾能力。