而且,V-MoE 模型还很灵活,我们可以自由调节已经训练好的模型的稀疏度来自由改变其性能和推理成本的 trade-off。使用了 V-MoE 技术之后,我们可以把一个 ViT 视觉模型扩展到 15B 参数大小,这是迄今为止最大的视觉模型,其性能也和 SOTA 的 Dense 模型相当,同时需要更少的时间进行训练。 1.2 V-MoE 的贡献 V-MoE...
对于这两种情况，谷歌大脑发现，在给定训练计算量时，稀疏模型显著优于密集模型或者更快地实现相似性能。为了探索视觉模型的极限，他们在 JFT-300M 扩展数据集上训练了一个具有 150 亿参数、24 个 MoE 层（出自 48 个块）的模型。这个迄今为止最大的视觉模型在 ImageNet 上实现了 90.35 的 Top-1 准确率。优...
谷歌大脑首先在大型图像数据集 JFT-300M 上对模型进行一次预训练。 下图左展示了模型在所有大小(从 small s/32 到 huge H/14)时的预训练结果。然后,使用一个新的 head(一个模型中的最后一层)将模型迁移至新的下游任务(如 ImageNet)。他们探索了两种迁移设置:在所有可用的新任务示例上微调整个模型或者冻结预...
对于这两种情况,谷歌大脑发现,在给定训练计算量时,稀疏模型显著优于密集模型或者更快地实现相似性能。为了探索视觉模型的极限,他们在 JFT-300M扩展数据集上训练了一个具有 150 亿参数、24 个 MoE 层(出自 48 个块)的模型。这个迄今为止最大的视觉模型在 ImageNet 上实现了 90.35 的 Top-1 准确率。 优先路由 ...
对于这两种情况,谷歌大脑发现,在给定训练计算量时,稀疏模型显著优于密集模型或者更快地实现相似性能。为了探索视觉模型的极限,他们在 JFT-300M 扩展数据集上训练了一个具有 150 亿参数、24 个 MoE 层(出自 48 个块)的模型。这个迄今为止最大的视觉模型在 ImageNet 上实现了 90.35 的 Top-1 准确率。
谷歌大脑首先在大型图像数据集 JFT-300M 上对模型进行一次预训练。 下图左展示了模型在所有大小(从 small s/32 到 huge H/14)时的预训练结果。然后,使用一个新的 head(一个模型中的最后一层)将模型迁移至新的下游任务(如 ImageNet)。他们探索了两种迁移设置:在所有可用的新任务示例上微调整个模型或者冻结预...
近日,土豪Google AI继之前发布的20亿参数的ViT-G/14模型之后,又发布了参数量为150亿的视觉模型V-MoE,这可以称得上迄今为止最大的视觉模型,其在ImageNet上的Top-1 accuracy达到90.35%,这个也超过之前Google提出的Meta Pseudo-Labelling (MPL)(注意这里ViT-G/14模型的训练成本只有MPL的70%左右),但是略低于ViT-G/14...
对于这两种情况,谷歌大脑发现,在给定训练计算量时,稀疏模型显著优于密集模型或者更快地实现相似性能。为了探索视觉模型的极限,他们在 JFT-300M 扩展数据集上训练了一个具有 150 亿参数、24 个 MoE 层(出自 48 个块)的模型。这个迄今为止最大的视觉模型在 ImageNet 上实现了 90.35 的 Top-1 准确率。
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、大型数据集、更专业的硬件配置,这些技术的进步使得神经网络在图像分类、机器翻译、蛋白质预测等任务中取得...
从上表可以看出,本文的模型在各个数据集上都表现不错,并且在ImageNet上基于fine-tuning设置达到了90.35%的准确率。 上图显示了不同V-MOE和ViT变体的总训练计算量和时间。 4.2. Linear few-shot results 上图显示,在5-shot ImageNet下的计算量和训练时间的结果。