Transferring across window / kernel resolution 对于cnn，以往的工作通常在预训练和微调时确定内核大小。...
这激发了AFT的一种变体,称为AFT-local,即只在局部应用一组学习到的相对位置偏差: 这里s≤T是一个局部window size。AFT-local提供了进一步的计算量的节省,包括参数的数量和时间/空间复杂度。 3 AFT-simple AFT-local的一个极端形式是当s=0时,即没有学习到位置偏差。这就产生了一个极其简单的AFT版本,AFT-simpl...
具体做法是对原始图片裁成一个个window_size*window_size的窗口大小,然后进行嵌入。 这里可以通过二维卷积层,将stride,kernel_size设置为window_size大小。设定输出通道来确定嵌入向量的大小。最后将 H,W 维度展开,并移动到第一维度。这里的window_size设置为4,具体过程如下,其他阶段的Patch也是如法炮制。 class Patch...
随着图片size的增大,HaloNet的性能持续提高,并始终优于ResNet。 4.4. Window size和Halo Size的影响 上图展示了不同(window size,halo size)下,HaloNet的实验结果。可以看出,更大的window size,halo size能提高模型的性能,halo size从0到1的过程,性能有明显提高。 4.5. 卷积和SA的 速度-精度 tradeoff 可以看出...
window_size=window_size, downsample=downsample) # 创建第三个卷积 1x1,但输出通道数乘以4 self.conv2 = ConvBNLayer( num_channels=num_filters, num_filters=num_filters * 4, filter_size=1, act=None) # 如果conv2的输出跟此残差块的输入数据形状一致,则shortcut=True # 否则shortcut = False,添加...
window_size=window_size, negative_samples=0) fortarget_word, context_wordinpositive_skip_grams: # ... negative_sampling_candidates, _, _=tf.random.log_uniform_candidate_sampler( true_classes=context_class, num_true=1, num_sampled=num_ns, ...
探索Swin Transformer中window-size和patch-size的区别，本文将深入剖析技术细节与实现路径。论文与代码的详细信息如下：论文地址：arxiv.org/abs/2111.0988...代码地址：GitHub - microsoft/Swin-Transformer: This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using...
Mega 在跟 llama 同样的数据上训练,再跟 llama2 去做公平的比较,发现在同样的数据情况下,Mega2 的效果比llama2 要好很多。同时 Mega 预训练采用 32K 窗口大小,Transformer 用同样 32K 的窗口大小速度比 Mega2 慢很多,如果 window size 再变大,Mega 优势会越来越明显。目前 Mega2 已经训到了 7B 大小。
start_idx=np.random.randint(0,window_size-1) end_idx=time_length-window_size-16-1time_indices=np.arange(start_idx,end_idx+1,window_size)[:-1] time_indices=np.append(time_indices,end_idx) returntime_indices defdata_loader(x_numeric_tensor, x_category_tensor, x_static_tensor, y_tensor...
'''参数:in_channels:输入通道数,同卷积out_channels:输出通道数,同卷积以下为swint独有的,类似于卷积中的核大小,步幅,填充等input_resolution:输入图像的尺寸大小num_heads:多头注意力的头数,应该设置为能被输入通道数整除的值window_size:做注意力运算的窗口的大小,窗口越大,运算就会越慢qkv_bias: qkv的偏置...