近日,谷歌大脑团队新出了一篇论文,题目为《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 》,这篇论文是原视觉Transformer(ViT)团队的一个纯MLP架构的尝试。 本文总结来说就是提出了一种仅仅需要多层感知机的框架——MLP-Mixer,无需卷积模块、注意力机制,即可达到与CNN、Transformer相媲美的图像分类
AMiner今日论文推荐 论文:Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud: A Simple Residual MLP Framework 链接:链接 在本文中,研究者希望建立一个仅使用残差 MLP 模块进行点云分析的模型,从而无需一些精细的局部特征提取器,这样做有两个优点:既避免了由复杂的局部操作引起的高额计算量和持续的内存...
嵌套专家混合模型 | 在视觉处理领域,研究团队提出了一种称为“嵌套专家混合体”(Mixture of Nested Experts,简称MoNE)的创新方法。这种方法是一种MoE(Mixture of Experts)变体,其中的专家实际上是单个多层感知器(MLP)的一部分,从而实现了在给定计算预算内对视觉令牌的动态处理。
CuMo 首先对 MLP 块进行预训练,然后在视觉指令微调阶段从预训练的 MLP 块初始化 MoE 块中的每个专家。辅助损失用于确保专家的均衡负载。在各种 VQA 和视觉指令跟随基准测试中,CuMo 在使用每个模型大小组中的模型时,都优于最先进的多模态 LLM,且所有模型都只在开源数据集上训练。论文链接:链接#知识分享 #大...
🧐为什么推荐模型这么容易过拟合?Sam之前分享过手子去年的老版论文,指出: 1️⃣原因:高度稀疏的ID特征是推荐模型和CV/NLP模型的主要区别,多epoch的训练很容易让MLP参数过度记忆稀疏的embedding输入,导致模型只能训一个Epoch 2️⃣初级解决方案:每个Epoch训练开始时,重新随机初始化embedding参数,避免MLP过度记忆稀...