2.CNN based和Transformer based的关系,CNN based 和 Transformer based哪个好 本质上是网络架构设计是以CNN为主好还是Transformer为主好的问题,CNN为主还是将输入当成二维的图像信号来处理,Transformer为主则将输入当成一维的序列信号来处理,所以想要研究清楚CNN为主好还是Transformer为主好的问题,需要去探索哪种输入信号...
Figure1.Explanation Mixture-of-Depths Transformer. 与专家混合(MoE)Transformer类似,我们使用路由在可选的计算路径中进行选择。但不同于 MoE Transformer,这里的选择是1)参与标准 Transformer Block 的计算或2)残差连接。由于某些 token 会选择第二种路径,MoD Transformer 的总 FLOPs 一定比标准或 MoE Transformer 要...
最近Transformer在NLP任务中的成功启发了对视觉Transformer的研究。开创性的工作ViT提出了一种用于图像分类的纯基于Transformer的架构,并展示了Transformer在视觉任务中的巨大潜力。后来,Transformer在一系列具有鉴别力的任务中占据了基准测试的主导地位。然而,Transformer块中的自注意带来了二次计算的复杂性,这限制了它在高分...
最后,Transformer 之前的《Convolutional Sequence to Sequence Learning》[5] 以及之后的 BERT[6] 都没有选择使用 Positional Encoding 的方式生成位置表示,而是采取了所谓的“learned and fixed”的可学习的 Position embedding ,也就是去训练一个嵌入矩阵,大小为L_max*d,这里暂且按下不表。 2. 相对位置表示[2] ...
CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey LargeKernel3D:在3D稀疏CNN中使用大卷积核 ViT-Adapter:用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter CodeGeeX 130亿参数大模型的调优笔记:比FasterTransformer更快的解决方案 ...
Transformer是一种在自然语言处理中广泛使用的模型,它使用自注意力机制来捕获序列数据中的依赖关系。在目标检测任务中,Transformer-based检测模型将图像视为序列数据,并利用自注意力机制来捕捉图像中不同区域之间的依赖关系。 具体来说,Transformer-based检测模型通常包含以下组件: 1.编码器(Encoder):用于提取图像特征。
在机器翻译任务中,transformer-based model以其优秀的性能和能够处理长距离依赖关系的能力,成为了目前最主流的模型架构。 2. 文本生成 在文本生成任务中,transformer-based model能够生成更加流畅、连贯的文本,并且能够控制生成文本的风格和内容。 3. 语言理解 在语言理解任务中,transformer-based model能够对输入的文本进...
每个transformer层堆叠很多编码器单元,每个编码器包含两个主要子单元:self-attention和前向反馈网络FFN,通过残差连接。每个self-attention包含全连接层、多头multi-head self-attention层、全连接层(前后都有),FFN只包含全连接层。 BERT模型可以使用指定大小的三个hyper-parameters: 编码器单元(L)的数量、每个嵌入向量的...
另外,transformer中对于每个query都进行了位置编码,因此此处对于每个patch的编码特征以及class token的embedding都提供了位置编码,整个模型使用ImageNet上训练的ViT参数进行初始化,而位置编码由于位置和尺度不同无法直接赋值,这时通过二次线性插值计算获得初始值。
基于transformer的baseline framework 总体上继承了ViT的结构,只是最后输出上有所改变。(ViT是2020年提出来的用于分类的一个transformer-based baseline,已收录于2021ICLR,链接:https://arxiv.org/pdf/2010.11929v1.pdf) Z0是transformer的输入。Cls是新增加的一个分类embedding,F是一个线性变换,将输入的patch变到D维度...