CrossNorm 和 SelfNorm 从两个角度出发,CrossNorm 通过交换特征图之间的通道均值和方差来扩充训练数据的分布,使模型对不同的外观变化更具鲁棒性。而 SelfNorm 使用注意力机制重新校准特征图的统计信息,缩小训练数据和测试数据之间的分布差异,使模型在测试数据上也能取得更好的表现。 CrossNorm 和 SelfNorm 都是基于 ...
LayerNorm(hidden_dim))forlinrange(2):self.convs.append(self.build_conv_model(hidden_dim,hidden_...
self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.sr2 = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=1, stride=1) self.norm2 = nn.LayerNorm(dim) self.kv1 = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) self.kv2 = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) self.local_conv1 = nn.Conv2d(dim//2, dim//2, kernel...
Module): def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, qk_scale=None, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm, class_token=False, group=64, tokens_type='transformer'): super().__init__() self.norm1 = norm_...
mlp_ratio=4., qkv_bias=False, qk_scale=None, drop_ratio=0., attn_drop_ratio=0., drop_path_ratio=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super(Block, self).__init__() self.norm1 = norm_layer(dim) self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_...
self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.sr_ratio = sr_ratio if sr_ratio > 1: self.act = nn.GELU() if sr_ratio==8: self.sr1 = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=8, stride=8) self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) ...
self.up_norm = norm_layer(outer_nc) else: self.up = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=use_bias) self.up_norm = norm_layer(outer_nc) if use_attention: self.attn = SelfAttention(inner_nc) ...
通过使用FlashAttention、低精度LayerNorm层和FasterTransformer实现更快的推理; 2、使用的数据 3、效果 在一些学术榜单上的测试效果如下,看起来还不错。 4、不同版本的模型 总共发布有多个模型变体,如下: MPT-7B Base是预训练语言模型,也是其他模型的基础; ...
classSelf_Attn(nn.Module):""" Self attention Layer"""def__init__(self,in_dim,activation):super(Self_Attn,self).__init__()self.chanel_in=in_dim self.activation=activation self.query_conv=nn.Conv2d(in_channels=in_dim,out_channels=in_dim//8 , kernel_size= 1)self.key_conv=nn.Conv...
接着就是 encoder 的内部了,encoder 实质上是NN个 (multi-head self-attention + FC,结合 add&norm),每一层就是一个self.encoder_layer,而dim_feedforward=256就是 FC layer 中隐藏神经元的数目 在encoder 之后,再加上 mean 的池化和 dimension 为 600 的 FC,就得到了输出 ...