self-attention与CNN:CNN是一种简化的self-attention,数据量少时CNN好,数据量大时self-attention好。
Convolution和Self-Attention是两种强大的表征学习方法,它们通常被认为是两种彼此不同的方法。在本文中证明了它们之间存在着很强的潜在关系,因为这两个方法的大部分计算实际上是用相同的操作完成的。具体来说: 首先,证明了具有k×k 卷积可以分解成k2个独立的1×1卷积; 然后,进行移位和求和操作; 再然后,将Self-Att...
但是不同点是,基于注意力机制下的receptive field更加的准确且能够发挥出self-attention的优势,将强联系的区域作为receptive field,相比于卷积核的固定field来说更加具有优势。但是self-attention的高灵活性也带来了其与CNN在训练数据规模上不同带来的准确率的差异,在训练数据规模较高时,self-attention才能够发挥出高灵活...
具体而言,池化模块用于替代ViT中的Token化,它在不需要额外位置嵌入的情况下很好地保留了局部性和位置信息。CNN风格的自注意力(CSA)模块,即ConvFormer的核心,用于替代ViT中的自注意力(SA)模块,通过构建具有自适应和可扩展内核的自注意力矩阵,以建立长程依赖性。 卷积前馈网络(CFFN)用于为与ViT中的前馈网络(FFN)相...
可以被实例化为一个时空self-attention,$Q_n 、K_n、V_n$代表Query、Key、Value.但是,UniformerBlock又和传统的ViT块不同: 1、以往的video tranformer在视频域中分割开了时间和空间的attention,为了减少在计算token相似度比较时候的计算量。但是这会不可避免地恶化token之间的时空关系。相比之下,我们的模块联合编码...
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...
·再然后,将Self-Attention模块中的query、key和value的投影解释为多个 卷积,然后计算注意力权重和value的聚合。 因此,两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是,与第二阶段相比,第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。 这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成,即,一个混合模型...
早期的研究,如SENet、CBAM,表明Self-Attention可以作为卷积模块的增强。最近,Self-Attention被提出作为独立的块来替代CNN模型中的传统卷积,如SAN、BoTNet。 另一种研究侧重于将Self-Attention和卷积结合在单个Block中,如 AA-ResNet、Container,而该体系结构限于为每个模块设计独立的路径。因此,现有的方法仍然将Self-Atten...
简介:清华大学提出ACmix | 这才是Self-Attention与CNN正确的融合范式,性能速度全面提升(二) 4本文方法 4.1 将自注意力与卷积联系起来 前面介绍了对自注意力和卷积模块的分解,从多个角度揭示了更深层次的关系。首先,这两个阶段的作用非常相似。阶段一是一个特征学习模块,两种方法通过执行个卷积来将特征投射到更深的...
早期的研究,如SENet、CBAM,表明Self-Attention可以作为卷积模块的增强。最近,Self-Attention被提出作为独立的块来替代CNN模型中的传统卷积,如SAN、BoTNet。 另一种研究侧重于将Self-Attention和卷积结合在单个Block中,如 AA-ResNet、Container,而该体系结构限于为每个模块设计独立的路径。因此,现有的方法仍然将Self-Atten...