5.1 VIT fine-tune: 2D插值位置编码 如图绿色部分所示,在fine-tune阶段要处理的patch/token数s_{finetune}可能比预训练阶段要处理的\frac{H*W}{P^{2}}要多。 图中红色部分演示了如何通过插值方法将s_{pretrain}扩展至s_{finetune}。其中interpolate部分就是2D插值,这部分是重点,我们直接看下代码中的操作: ...
你只需要finetune attention 第二个改进点是有关finetune,模型finetune主要有两个应用场景,一是将模型迁移到更大的分辨率图像上,FixRes论文指出由于RandomResizedCrop数据增强的使用会导致训练和测试时图像分辨率不一致,当模型训练完后,在稍大的分辨率下对模型finetune可以得到更好的性能,如224训练然后384微调;对于ViT,...
kwargs = { "finetuned_from": model.config._name_or_path, "tasks": "image-classification", "dataset": 'beans', "tags": ['image-classification'], } if training_args.push_to_hub: trainer.push_to_hub('🍻 cheers', **kwargs) else: trainer.create_model_card(**kwargs)...
这种既利用了已有模型的特征提取能力,又能让模型更好适应不同任务的操作,称为微调(fine-tune)。 在fine-tune的时候,我们用的图像大小可能和预训练时的并不一致,比如: 预训练时用224*224*3大小的图片,fine-tune时为了效果更好,一般选择分辨率更高的图片,例如1024*1024*3 我们知道,Transformer主体架构理论上是可以...
其中线性分类器(Linear Classifier)是从头开始训练的,而BERT微调(Fine-tune)参数。 (2)输入一个句子,对句子中的每个词汇进行分类(例如动词、名词、代词等等)。 同理,其中线性分类器是从头开始训练的,而BERT微调(Fine-tune)参数。 (3)输入两个句子,输出一个类别(例如,判断两个句子是否有指定的某种关系)。
通过分析ViT和CNN在图像分类基准上的内部表示结构(internal representation structure),我们发现这两种架构之间存在显著差异,例如ViT在所有层上都有更统一的表示。我们探索了这些差异是如何产生的,发现了自注意和ViT残差连接所起的关键作用,自注意使全局信息得以早期聚合,ViT残差连接强烈地将特征从较低层传播到较高层。
引言:现在transformer在NLP领域主流方式是先在超大规模数据集上预训练,然后在特定领域数据上微调(fine-tune),随着模型和数据集的增长,还没有看到饱和的现象。 自注意力操作需要将输入的元素之间两两相互计算attention,也就是说复杂度是O(n2),BERT的输入是512,但是二维的图像即便是224*224也是五万多,直接翻了一百倍...
得益于隐式条件编码可以根据输入动态调整的特性，基于 224×224 输入训练好的模型可以直接处理 384×384 输入（Table 3 最后一列），无需 fine-tune 就能直接获得性能提升。相比之下，其他显式编码没有 fine-tune 则会出现性能损失。与其他编码方式的对比 Table 5 给出了 CPVT-Ti 模型在不同编码策略下的表现。
linearevaluation是指直接把预训练模型当做特征提取器,不fine-tune,拿提取到的特征直接做logisticregression。few-shot是指在evaluation的时候,每一类只sample五张图片。 可以看到当数据集很小时,CNN预训练模型表现更好,证明了CNN归纳偏置的有效性,但是当数据集足够大时,归纳偏置和Transformer比较就失去了优势,甚至没有...
在 ImageNet 数据集上,相同量级的 CPVT 模型性能优于 ViT 和 DeiT。得益于隐式条件编码可以根据输入动态调整的特性,基于 224×224 输入训练好的模型可以直接处理 384×384 输入(Table 3 最后一列),无需 fine-tune 就能直接获得性能提升。相比之下,其他显式编码没有 fine-tune 则会出现性能损失。