1 V-MoE:视觉领域的稀疏门控混合专家模型 论文名称:Scaling Vision with Sparse Mixture of Experts 论文地址: 1 V-MoE 论文解读: 1.1 背景:提高模型容量的新方法:稀疏门控混合专家模型 在深度学习的实践经验中,增加网络容量和数据集大小通常会提高模型的性能,这种方法在 NLP 领域已经取得了成功,比如各种各样的 ...
最后，该研究展示了 V-MoE 扩展视觉模型的潜力，并训练了一个在 ImageNet 上达到 90.35% 的 150 亿参数模型。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.05974.pdf 代码地址：https://github.com/google-research/vmoe V-MoE 谷歌大脑在 ViT 的不同变体上构建 V-MoE：ViT-S(mall)、ViT-B(ase)、ViT-L(...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2104.05122.pdf 摘要:1779 年,瑞士大名鼎鼎的数学家莱昂哈德 · 欧拉(Leonhard Euler)曾提出一个问题:即从不同的 6 个军团(army regiment)各选 6 种不同军阶(rank)的 6 名军官(officers)共 36 人,排成一个 6 行 6 列的方队,使得各行各列的 6 名军官恰好来自不同的...
最后,该研究展示了 V-MoE 扩展视觉模型的潜力,并训练了一个在 ImageNet 上达到 90.35% 的 150 亿参数模型。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.05974.pdf 代码地址:https://github.com/google-research/vmoe V-MoE 谷歌大脑在 ViT 的不同变体上构建 V-MoE:ViT-S(mall)、ViT-B(ase)、ViT-L(arge) ...
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2106.05974.pdf 代码地址: https://github.com/google-research/vmoe V-MoE 谷歌大脑在 ViT 的不同变体上构建 V-MoE:ViT-S(mall)、ViT-B(ase)、ViT-L(arge) 和 ViTH(uge),其超参数如下: ViT 已被证明在迁移学习设置中具有良好的扩展性,在较少的预训练计算下,比 ...
还记得谷歌大脑团队去年 6 月份发布的 43 页论文《Scaling Vision with Sparse Mixture of Experts》吗?他们推出了史上最大规模的视觉模型 V-MoE,实现了接近 SOTA 的 Top-1 准确率。如今,谷歌大脑开源了训练和微调模型的全部代码。 在过去几十年里,深度学习的进步是由几个关键因素推动的:少量简单而灵活的机制、...
最后,该研究展示了 V-MoE 扩展视觉模型的潜力,并训练了一个在 ImageNet 上达到 90.35% 的 150 亿参数模型。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.05974.pdf代码地址:https://github.com/google-research/vmoe V-MoE 谷歌大脑在 ViT 的不同变体上构建 V-MoE:ViT-S(mall)、ViT-B(ase)、ViT-L(arge) ...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.05974.pdf 代码地址:https://github.com/google-research/vmoe V-MoE 谷歌大脑在 ViT 的不同变体上构建 V-MoE:ViT-S(mall)、ViT-B(ase)、ViT-L(arge) 和 ViTH(uge),其超参数如下: ViT 已被证明在迁移学习设置中具有良好的扩展性,在较少的预训练计算下,比 CNN...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2106.05974 代码地址:https://github.com/google-research/vmoe ▊2. Motivation 深度学习的一系列研究表明,增加网络容量和数据集大小通常会提高性能。在计算机视觉中,在大型数据集上预训练的大型模型通常会达到SOTA的水平。这种方法在自然语言处理(NLP)中取得了更大的成功,在自然语言...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2106.05974 代码地址:https://github.com/google-research/vmoe ▊2. Motivation 深度学习的一系列研究表明,增加网络容量和数据集大小通常会提高性能。在计算机视觉中,在大型数据集上预训练的大型模型通常会达到SOTA的水平。这种方法在自然语言处理(NLP)中取得了更大的成功,在自然语言...