DeiT 模型通过注意力训练数据高效的图像 Transformer 和蒸馏,这表明在没有外部数据的情况下,仅在 ImageNet 上训练 ViT 是可以的。该研究使用来自 Resnet 的已训练好的 CNN 模型作为单一教师模型。直观地讲,强大的数据假设(归纳偏置)让 CNN 比 ViT 更适合做教师网络。 自蒸馏 令人惊讶的是,有研究发现类似方法也...
尽管CNN存在以上优势,比如它利用卷积核或滤波器不断地提取抽象地高级特征,理论上来说其感受野应该能覆盖到全图,但许多研究表明其实际感受野远小于理论感受野,这不利于我们充分的利用上下文信息进行特征的捕获,虽然我们可以通过不断的堆叠更深的卷积层,但这显然会造成模型过于臃肿计算量急剧增加,违背了初衷。 而transformer...
神经网络结构 一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。 池化层:用来大幅降低参数量级,实现数据降维。 全连接层:用来输出想要的结果。 卷积神经网络(CNN) 解决问题 提取特征:卷积操作提取...
Learned Image Compression with Mixed Transformer-CNN Architectures 方法:论文提出了一种高效的并行Transformer-CNN混合(TCM)块,将CNN的局部建模能力和Transformer的非局部建模能力相结合,进而设计了一种新的基于TCM块的图像压缩架构,并提出了一种基于Swin-Transformer的注意力模块来改进通道熵模型的性能。 创新点: 提出...
CNN主要处理图像,有卷积层、池化层; Transformer基于自注意力机制,适合序列数据; BERT是Transformer的变种,用于自然语言处理。 一、CNN 1、核心思想 通过局部感知(卷积核)和权值共享提取空间特征,降低参数量。 2、结构 卷积层:提取局部特征(如边缘、纹理)。
其中港大研究人员这篇入选CVPR 2025的高分论文,提出新型纯CNN架构OverLoCK借鉴人类视觉系统“先概览后细察”的运作模式,创新性地采用深度阶段分解策略(DDS)与上下文混合动态卷积(ContMix)。这一创新组合在图像分类、目标检测等任务中成绩斐然,性能连超传统CNN、Transformer与Mamba!实现了速度与精度的完美平衡。
在很多地方都看见CNN比较适用于文本分类的任务,事实上,从《Convolutional Sequence to Sequence Learning》、《Fast Reading Comprehension with ConvNets》等论文与实践报告来看,CNN已经发展成为一种成熟的特征提取器,并且,相比于RNN来说,CNN的窗口滑动完全没有先后关系,不同卷积核之前也没有相互影响,因此其具有非常高的...
这种泛化也使得CNN这种架构能够拟合比模型参数量更多的样本。 传统的机器学习观念认为,高容量模型往往会过度拟合,从而影响其对新数据的泛化,而PAC-贝叶斯理论则指出,模型更喜欢正确的数据标记。 而本文的实验将这两种理论联系在了一起。 上...
Transformer和CNN的区别: Transformer还是机器学习,但是没有卷积、pooling等操作,也没有循环; 很好的利用了每一行数据之间的相关性,机制的解释性是比较强的,更适用于NLP; CNN关注于二维局部数据之间的相互关联,随着层的加深,关注区域会更广,更适用于图像处理。 要说是革命性的变革,那显然不是,Transformer和CNN以及RNN...
CNN的行为可以被描述为更具析取性,这意味着网络可以从较少数量的补丁中自信地预测,尽管它可以识别几种不同的补丁组合中的任何一种。图1右下角展示了几个例子,其中一组几个揭示的局部补丁导致比完整图像更自信的预测,这反映了与组合网络截然不同的遮挡处理机制。我们还发现,常用的蒸馏机制,即使用CNN来训练Transform...