分别进行通道和空间上的Attention。这样不只能够节约参数和计算力，并且保证了其能够做为即插即用的模块...
参见Attention Is Off By One。目前主流观点是改用 softmax1，或者依赖bos token来防止异常数值。
面经|一文深入浅出cv中的Attention机制 面经|最全Normalization!建议收藏,面试必问! 面经|面试官:“除了RGB,你还知道哪些颜色通道?” 面经|一文搞通DenseNet原理与代码 面经|一文带你了解面试中的必问指标! 面试|手撕反向传播 你必须知道的那些事儿 算法岗,不会写简历?我把它拆开,手把手教你写! 师兄,你为什么...
input_ids, attention_mask = preprocess_text([text]) # 模型初始化 model = SigLIP() model = model.to(device) image = image.to(device) input_ids = input_ids.to(device) attention_mask = attention_mask.to(device) # 前向传播 similarity = model(image, input_ids, attention_mask) print(sim...
omarsar0(@omarsar0):苹果公司的新论文提出了Flash-Sigmoid,这是一种考虑硬件和内存效率的sigmoid attention的实现方法。在H100 GPU上,它比FlashAttention2-2能够提高高达17%的推理核心速度。这篇论文还包括了对sigmoid attention的理论和实证分析,这是他们实现这些优化的方法。研究表明,适当归一化的sigmoid attention在...
苹果公司的新论文提出了Flash-Sigmoid,这是一种考虑硬件和内存效率的sigmoid attention的实现方法。在H100 GPU上,它比FlashAttention2-2能够提高高达17%的推理核心速度。这篇论文还包括了对sigmoid attention的理论和实证分析,这是他们实现这些优化的方法。研究表明,适当归一化的sigmoid attention在语言、视觉和语音等各种...
GAIN paper: Tell Me Where to Look: Guided Attention Inference Network 本文是基于SEC算法进行的改进,在SEC的基础上提升了5个百分点左右。 这篇文章…感觉没有什么创新…其实就是类似对抗擦除的思路,将第一次识别出来的区域进行遮挡,强迫神经网络找出所有能用于识别类别的信息。 结构如下: 输入图像III,... ...
init_weights() def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None, position_ids=None, head_mask=None, labels=None): outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask) pooled_...
NaN masking in multihead attention #42323 Closed mruberry removed the module: operators (deprecated) label Oct 10, 2020 MoisesHer mentioned this issue Dec 21, 2020 masked_log_softmax -inf for masked values apache/mxnet#19703 Merged 5 tasks ngimel mentioned this issue Dec 22, 2020 ...
我们可以类比 Softmax/Sigmoid 和L1/L2.Softmax 和 L1 都是鼓励向量稀疏化的使得一些非显著的元素变 ...