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...
Convolution和self-attention在通过1×1 convolutions投影输入feature map的操作上实际上是相同的,这也是两个模块的计算开销; 虽然对于捕获语义特征至关重要,但第二阶段的聚合操作是轻量级的,不需要获取额外的学习参数。 4.2 自注意力与卷积的整合 上述的观察自然带来了卷积和自注意力的完美结合。由于两个模块共享相同的...
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...
未知参数只有wk,wq,wv 多头attention(多种不同相关性) 多头attention步骤1 mutihead-attention不敏感 缺点:对位置不敏感 把位置信息放进去的方法: 加入位置信息(人设) 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。
由于知乎导入md格式公式会出现一些格式问题,欢迎大家访问我的Blog查看文章: 《UniFormer:Unifying Convolution and Self-attention for Visual Recognition》论文名称:《UniFormer: Unifying Convolution and S…
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...
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...
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,它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点,同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比,具有更小的计算开销。大量的实验表明,本文方法在图像识别和下游任务上取得了持续改进的结果。
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...