因为BN可以合并到其相邻的卷积层中,从而更快地进行推断。 3、对于激活函数,GELU比ReLU更适合fastnet - t0 /T1模型。然而,fastnet-t2 /S/M/L则相反。 PConv + PWConv的测试损失最小,这意味着它们在特征变换中可以更好地逼近一个规则的Conv 为了进一步评估fastnet的泛化能力,在具有挑战性的COCO数据集上进行了对象...
这里采用为每个自注意力块增加一个MLP层的策略,但为了提高效率,将MLP的扩展比降低到{1,2}。如图6所示,在第1个MLP层之后添加了一个额外的MLP层。 组件4:Normalization Layers and activation 许多最近的工作应用了额外的batch normalization layers、layer normalization layers或激活函数到网络。考虑到layer normalization...
本文提出了一种名为SeTformer的新型Transformer,该模型通过将点积自注意力(DPSA)完全替换为自我最优传输(SeT)来提高性能和计算效率。SeT基于两个重要的softmax属性,并通过引入核代价函数来实现这些属性。在小型和基础模型上,SeTformer在ImageNet-1K上实现了84.7%和86.2%的top-1准确率。在目标检测中,SeTformer-base比...