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(...
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 获得更高的准确率。ViT 将图像处理为一系列 patch...
代码地址:https://github.com/google-research/vmoe 技术交流群 建了计算机视觉算法交流群!想要交流群的同学,可以直接加微信号:mlc2060。加的时候备注一下:研究方向 +学校/公司+知乎,即可。然后就可以拉你进群了。 强烈推荐大家关注机器学习社区知乎账号和机器学习社区微信公众号,可以快速了解到最新优质文章。 V-Mo...
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code:https://github.com/google-research/vmoe 单位:google TL;NR:第一篇使用MoE方法对vit做大规模scale的文章,引用很高。在大量减少计算量的基础上,很大的提高了准确率。imagenet上,准确率达到了90.35%。在具体的实现里,使用或者改进了很多方法,有大量的实验。很多实验的结果很有启发性,值得在自己的实验中参考。
代码地址:https://github.com/google-research/vmoe 02# 极链新动态 1. 极链AI云、AI观察室新增深度学习系列教程 本周开始,极链AI云与AI观察室开始同步更新三大深度学习系列教学文章,分别是:“深度学习100例”、“深度学习进阶篇”、“模型复现教学”。从环境搭建到代码释义,带你遨游深度学习的海洋!
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,在自然语言处理中,大型的预训练模型无处不在,并且在许多...
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,在自然语言处理中,大型的预训练模型无处不在,并且在许多...