论文名:TTST: A Top-k Token Selective Transformer for Remote Sensing Image Super-Resolution 论文地址:TTST: A Top-k Token Selective Transformer for Remote Sensing Image Super-Resolution | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore 代码地址:XY-boy/TTST: [IEEE TIP 2024] TTST: A Top-k Token Sel...
传统的 top-k 门控方法使用 token 嵌入 x 作为输入,并使用额外的门控网络 g 来预测输入 token 嵌入分配给每个专家的分数。通常,给定 token x 作为输入,门控过程定义如下: 其中Wg 是门控网络的参数,K 是专家数。MoE 层的输出定义为: 其中Ee(x) 是给定输入 x 时第 e 个 专家的输出,g(x)e 是 g(x)...
第一种是引入一个简单的辅助损失；实践证明，其对语言建模主目标的影响程度为 0.2%− 0.3%，但却能够让模型自回归地采样。他们使用了一个二元交叉熵损失，其中路由算法的输出提供 logit，通过选取这些 logit 中的 top-k，就能提供目标（即，如果一个 token 在 top-k 中，就为 1，否则为 0）。第二种方法...
当语言模型有温度控制时,它将 logits 除以温度,这使模型对其首选更有信心 / 更没有信心。Top -K 采样从该分布中获取前 K 个 token 和样本。Top -P 采样,或称核采样,会选择 tokens 中概率累积排名前 P 个百分比的部分,并从这个选定的部分进行抽样。 5. 无尾采样(Tail Free Sampling) 文章地址:https://...
因此,在推理时,服务器需要预加载所有专家。相比之下,任务级路由是静态的,甚至是固定的任务,因此一个任务的推理服务器只需要预加载 k 个专家(假设 top-k 才有路由)。根据研究者的实验,与稠密模型的 baseline 相比,任务级 MoE 可以实现与...
此外,过多的背景候选者也会抑制真正的角点和中心点。为了解决上述问题,论文提出top-k(默认为50)$key$选择策略,以角点选择为例,使用stride=1的$3\times 3$MaxPool对角点分数图进行转换,选取top-k分数位置进行后续计算。对于包含FPN的网络,则选择所有层的top-k位置,输入BVR模块时不区分层。
比如，谷歌在2021年研究「Scaling Vision Transformers」中，在ImageNet上使用ViT-g/14达到90.2%的Top-1，在JFT-3B上进行210k TPU-v3核心小时的预先训练后；使用ViT-g/14达到90.45% ，在JFT-3B上进行超过500k TPU-v3核心小时的预先训练后。另外，在谷歌最近的另一项工作「Getting vit in shape: Scaling laws ...
Decoder block第二个Multi-Head Attention变化不大,主要的区别在于其中Self-Attention的K,V矩阵不是使用上一个Decoder block的输出计算的,而是使用Encoder的编码信息矩阵C计算的,这有助于解码器把注意力集中在输入序列的合适位置。 根据Encoder的输出C计算得到K,V,根据上一个Decoder block的输出Z计算Q(如果是第一个De...
原始ConvNeXt 采用的是 7x7 卷积核,ImageNet 上能达到 81.0% 的 top1 精度。但是当卷积逐渐增大的时候,ConvNeXt 出现了明显的掉点。相比之下,RepLKNet 成功的把卷积核增大到 31x31 并带来了超过 0.5 个点的可观提升。但是当卷积核增大到 51x51 甚至是 61x61 的时候,RepLKNet 也逐渐乏力。尤其是在 61x61 ...
Here, T (\({{{\bf{T}}}\in {\mathbb{R}}}^{k\times m}\)) represents the pathway token matrix. Each row in T, the so-called token, stands for a pathway. Following, a learnable parameter class token (CLS) is concatenated to T at the top by row, and generates the input matrix...