6.6使用Transformer模型进行语言理解任务 Transformer架构基于注意力机制,或者准确地说应该为:self-attention mechanism。注意力机制的使用,意味着模型可以更加关注输入序列中与 目标更加相关的部分; 6.6.1理解 self-attention 机制 首先是一种基础的版本理解:A basic version of self-attention 假设,我们有长度为 的输入序...
作者进一步将MVITv2的池化注意力(pooling attention)机制与窗口注意机制进行了比较,发现池化注意力机制在精确度/计算方面优于窗口注意机制。 MViTv2在三个领域都具有一流的性能:ImageNet分类准确率为88.8%,COCO目标检测准确率为58.7,Kinetics-...