因此,作者设计了一个无注意力的网络,称为sMLPNet,它只使用卷积和MLP作为构建块。sMLPNet采用了与ViT和MLP-Mixer类似的体系结构,且通道混合模块与他们完全相同。在每个token混合模块中,采用深度卷积来利用局部偏置,并使用改进的MLP来建模全局依赖关系。 具体来说,作者提出了具有轴向(即横向和纵向)全局依赖建模特征的...
1. 论文和代码地址 Sparse MLP for Image Recognition: Is Self-Attention Really Necessary? 论文地址:arxiv.org/abs/2109.0542 代码地址:未开源 sMLP Block复现代码:github.com/xmu-xiaoma66 2. Motivation 自AlexNet提出以来,卷积神经网络(CNN)一直是计算机视觉的主导范式。随着Vision Transformer的提出,这种情况发生...
When pre-training on ImageNet-1k with MoCo v3 algorithm, our models canoutperform dense MLP models by 2.5% on ImageNet Top-1 accuracy with fewer parameters and computational cost. On small-scale downstream image classification tasks, i.e., Cifar10 and Cifar100, our Sparse-MLP can still achi...
We replace a subset of dense MLP blocks in the MLP-Mixer model with Sparse blocks. In each Sparse block, we apply two stages of MoE layers: 1. one with MLP experts mixing information within channels along image patch dimension, 1. one with MLP experts mixing information within patches along...
Sparse-MLP(MoE)网络作为一种新颖的深度学习架构,在图像分类领域展现出了独特的优势和潜力。通过引入Mixture of Experts机制,Sparse-MLP(MoE)网络在保持高性能的同时降低了计算复杂度,为深度学习在边缘计算和移动设备等资源受限场景中的应用提供了新的可能。随着研究的深入和技术的不断发展,相信Sparse-MLP(MoE)网络将...
代码和数据已经上传到 https://github.com/chenghuige/tensorflow-example , 关于sparse处理可以先参考 sparse_tensor.py 运行 python ./binary_classification.py --tr corpus/feature.trate.0_2.normed.txt --te corpus/feature.trate.1_2.normed.txt --batch_size 200 --method mlp --num_epochs 1000 ...
** Adapter 调整**是ViT[5, 45, 27]有效微调的流行策略,通常涉及在与FFN并行的地方插入一个MLP。 Adapter 包括一个下投影层,ReLU非线性激活,和一个上投影层依次排列。给定输入特征,标准 Adapter 的功能可以正式表示为: 其中表示缩放因子。与标准 Adapter 不同,在本文中,作者引入了密集 Adapter ,它接收来自不同...
DETR是一个经典的Encoder-Decoder结构的算法,它的骨干网络是一个卷积网络,Encoder和Decoder则是两个基于Transformer的结构。DETR的输出层则是一个MLP。它使用了一个基于二部图匹配(bipartite matching)的损失函数,这个二部图是基于ground truth和预测的bounding box进行匹配的。最终性能与Faster-RCNN持平。
替代,并且头部输出的聚合(通常由MLP建模)由上式中的最左边的两个矩阵完成。 因此,我们得出了以下有用的解释:针对子空间模型的高斯去噪导致了变换f中的自注意力类型层。给定一个遵循模型的初始样本x,我们可以重复使用局部变换与上式中的分布来实现增量映射f:x → z。
model=MLP()optimizer=SparseAdam(model.parameters()) 1. 2. 5. 进行训练 在创建好模型实例和优化器实例之后,可以开始进行模型训练。需要进行多轮迭代,每轮迭代都包含以下步骤: 5.1 清空梯度 在每轮迭代开始之前,需要首先清空之前迭代中计算的梯度。可以使用以下代码清空梯度: ...