其中,LayerNorm 作为 Transformer 结构中常用的标准化层,但模型推理时仍需计算数据的统计值,导致了推理的低效。 我们提出了渐进式的 LayerNorm 替换策略,并对标准的 BatchNorm 进行了改进以更好地取代 LayerNorm 层。同时,我们采用了一...
所以 Attention 可以用到所有类似需求的地方,不仅仅是 NLP,图像,就看你对 context 如何定义。 在很多的应用场景,attention-layer 肩负起了部分 feature-selection,featue-representation 的责任。举个例子,transfer learning with Domain-aware attention network for item recommemdation in e-commerce 中提及:不同场景...
在下图的例子中，自注意力的计算首先在4x4图像块大小的非重叠窗口中进行（Layer 1，W-MSA），之后窗口...
Residual Attention Network for Image Classification(http://cn.arxiv.org/abs/1704.06904v1) 1.7 空间和通道上的Attention: SCA_CNN 2017_CVPR, 浙江大学,腾讯AI Lab 结合Spatial-attention和Channel-wise Attention以及multi-layer, 应用在图像字幕分类上字幕. multi-layers即在多个结构上应用Attention Spatial attent...
谷歌的工作提出了一种小巧且好用的Mixer-Layer，然后用极其丰富的实验，证明了仅仅通过简单的图像分块和线性层的堆叠就可以实现非常好的性能，开拓了人们的想象。清华的External Attention则揭示了线性层和注意力机制之间的内在关联，证明了线性变换其实是一种特殊形式的注意力实现，如下公式所示：Attention(x)=Linear(...
Attention机制源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性的关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息。实现这一能力的原因是人类视网膜的不同部位,具有不一样的信息处理能力,即不同部分的敏锐度不同,人类视网膜中央凹部位具有最高的信息敏锐度。为了合理的利用有限的视觉信息处理资源,人类需...
作者首先进行 attention block heatmap 可视化实验,如下图所示。第一行是 attention layer 的输入,第二行是 attention layer 的输出,其中红色代表正值,蓝色代表负值。第三行是 attention map 的平均值,越亮代表系数越大。可以看出,浅层的 block 是低频区响应强(系数大),深层的 block 是高频区响应强。
提出coherent semantic attention layer来构造缺失区域深层特征之间的相关性。无论缺失的区域是否规则。 提出一致损失函数consistency loss来指导CSA层来学习ground truth的VGG特征。同时块判别器patch discriminator被引入,来实现更好预测结果。 实现了高质量的结果,即使修复任务是两个阶段(粗、细修复网络),但是我们的网络...
我们对 Transformer 结构中的标准化层和注意力机制两个模块的优化策略进行了深入探索,从而构建一个高效的 Transformer 结构。其中,LayerNorm 作为 Transformer 结构中常用的标准化层,但模型推理时仍需计算数据的统计值,导致了推理的低效。 我们提出了渐进式的 LayerNorm 替换策略,并对标准的 BatchNorm 进行了改进以更...
作者发现使用 post-norm 操作后,上面所观察到的问题可以得到很明显的改善,并且为了更进一步稳定 largest Swin V2 的训练,在每 6 个 transformer block 后还额外加了一层 layer normalization。也就是说在大模型 Transformer 中使用 post Norm 能够更加稳定训练过程。