(2)VIT冗余的注意力机制骨架设计导致特征丰富度有限。 2. 方案 针对上述两个问题,论文的作者提出了两个解决方法:(1)分层的Tokens-to-Token转换,通过合并相邻的token来结构化图片信息,同时合并token也可以减少token的长度,减少计算复杂度。(2)一个深而窄的注意力机制骨架。该骨架的设计灵感来源于CNN网络,通过实验...
为此,来自马克思普朗克研究所的研究者对ViT的关键组成部分——自注意力机制进行研究分析,发现当前的视觉transformer模型在自注意力机制中存在"token overfocusing"的问题,即注意力机制过度依赖于少数重要token。然而这些token对图像扰动非常敏感。为提高模型的鲁棒性,研究人员提出了两种通用技术: Token-aware Average Pooling(...
为解决 Token Overfocusing 问题,本文提出了两个通用技术用于提高注意力机制的稳定性和鲁棒性:1)提出 Token-aware Average Pooling(TAP),通过学习每个 token 的 pooling 区域,让更多 token 参与注意力计算;2)提出 Attention Diversification Loss(ADL),最大化不同 token 间的注意力向量差异,提高多样性。 1. Token-...
在这种情况下,公司可能有一个专注于公共部门客户(例如政府和教育)的销售团队,并深入了解该类型客户的需求。 本文提供了一个概述,以帮助解释 Web2 和 Web3 GTM 策略之间的区别,但需要注意的是,开发者为中心的宣传和开发者关系——包括开发者文档、活动和教育——在这里也非常重要。 市场和交易所 这个象限中的其他...
1、找一种高效生成token的方法,即 Tokens-to-Token (T2T) 2、设计一个新的纯transformer的网络,即deep-narrow,并对比了目前的流行的CNN网络,密稠连接Dense connection,shallow-wide的结构如Wide-ResNet,通道注意力机制如SE-ResNet,更多的分支的ResNeXt,GhostNet的cheat operation即减少conv的输出通道后再通过DWConv和...
转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=VMu0goeii3g&list=PLTWM4vrO7XA-f_BcMDtWDMgpIxGz1MfXT&index=23)在这个视频中,我们介绍了论文《LongNet: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens》,重点解释了一个新颖的注意力机制——扩张注意力(dilated attention)。我们首先讨论了长序列长度的...
T2T架构如上图所示,先经过2次Tokens to Token操作,最后给token加入用于图像分类的cls token,并给上位置编码(position embedding),送入到Backbone当中。 Backbone设计探索 现今CNN探索出了很多结构,比如Resnet残差结构,DenseNet密集连接,GhostNet生成冗余特征,SE注意力模块,ResNext多头分组卷积等。作者基于这些思想进行了一系...
举个例子,比如我们在做文本翻译的时候,有时候在翻译当前的 token 时不需要给出整个 sequence,其实只需要知道这个 token 两边的邻居,就可以翻译的很准,也就是做局部的 attenti…
为了衡量 Token 的信息量,作者利用“一步提前注意力”机制来保留在后续层中的关注 Token 。 作者提出了一种新的微调方案,该方案具有_token减少一致性_,用以提升装备了MCTF的 Transformer 模型的泛化性能。 广泛的实验表明,MCTF在多种ViTs中实现了最佳的速度-精度权衡,超过了所有先前的token减少方法。
Super Token Attention(STA)机制:提出了一种简单而强大的超级标记注意力机制,包括超级标记采样、多头自注意力和标记上采样等步骤。STA通过稀疏映射和自注意力计算,在全局和局部之间实现了高效的信息交互,有效地学习全局表示。 Hierarchical Vision Transformer:设计了一种层次化的视觉Transformer结构,结合了卷积层和超级标记...