在本文中,我们认为:ViT模型的优化难主要在于patchify stem模块,它采用stride=p的 p×p 卷积实现(默认p=16)。这种大核+大步长卷积背离了主流CNN的卷积设置(小核)。为验证是否该非典型设计导致了该问题,我们通过替换stem分析了ViT的优化行为。我们发现:采用简单的堆叠卷积替换ViT的大尺度卷积可以引起完全不同的训练...
本文证明了ViT模型的优化不稳定是由于ViT的patchify stem的非常规大步长、大卷积核引起的。仅仅通过将ViT的patchify stem修改成convolutional stem,就能够提高ViT的稳定性和鲁棒性,非常的简单实用。但是为什么convolutional stem比patchify stem更好,还需要进一步的理论研究。最后作者还提到72GF的模型虽然精度有所改善,但是...
BoTNet(Bottleneck transformers for visual recognition)则替换 ResNet 深层的卷积层为多头自注意力结构。 ViT-C(Early convolutions help transformers see better)则将原始的 ViT 的 patchify stem 结构(核大小等于跨步的卷积)替换为 convolutional stem 结构从而有效提升了 ViT 优化的稳定性和峰值性能。 ConViT(Convi...
BoTNet(Bottleneck transformers for visual recognition)则替换 ResNet 深层的卷积层为多头自注意力结构。 ViT-C(Early convolutions help transformers see better)则将原始的 ViT 的 patchify stem 结构(核大小等于跨步的卷积)替换为 convolutional stem 结构从而有效提升了 ViT 优化的稳定性和峰值性能。 ConViT(Convi...
在图5中,图块大小的每一次增加都用“patchify”来表示,这符合像Swin Transformers这样的分层Transformer设计的精神[41]。在我们应用GELU非线性之前,用线性投影对图块进行投影并进行归一化[27]。对于标准化,我们考虑和评估两种选择:要么使用批处理归一化(32)(BN)或层归一化(LN)[2 ]。虽然BN提供了更好的折衷方案...
ViTs 通常使用一个将输入图像分割成非重叠补丁的 "patchify" 操作作为 stem。然而,这种方法在训练优化性和对训练配方的敏感性上存在问题。因此,作者们采用了早期卷积来代替,这种方法已经被许多轻量级 ViTs 所采纳。对比之下,MobileNetV3-L 使用了一个更复杂的 stem 进行 4x 下采样。这样一来,虽然滤波器的初始数量...
早期卷积用于stem:ViTs通常使用patchify操作作为stem,容易导致优化性欠佳和对训练配方敏感。而MobileNetV3 - L采用复杂的stem,存在延迟瓶颈且限制了表示能力。研究采用早期卷积方式,即堆叠两个步长为2的3×3卷积作为stem,减少了延迟,提高了准确性。 更深的下采样层:ViTs通过单独的补丁合并层实现空间下采样,有利于增加...
早期卷积用于stem:ViTs通常使用patchify操作作为stem,容易导致优化性欠佳和对训练配方敏感。而MobileNetV3 - L采用复杂的stem,存在延迟瓶颈且限制了表示能力。研究采用早期卷积方式,即堆叠两个步长为2的3×3卷积作为stem,减少了延迟,提高了准确性。 更深的下采样层:ViTs通过单独的补丁合并层实现空间下采样,有利于增加...
用于Stem的卷积。ViTs 通常使用一个将输入图像分割成非重叠补丁的 "patchify" 操作作为 stem。然而,这种方法在训练优化性和对训练配方的敏感性上存在问题。因此,作者们采用了早期卷积来代替,这种方法已经被许多轻量级 ViTs 所采纳。对比之下,MobileNetV3-L 使用了一个更复杂的 stem 进行 4x 下采样。这样一来,虽然...
一些设计用卷积层(convolutional layers)[63]代替patchify stem[13],引入早期卷积阶段(convolutional stages)[8,41],或者通过窗口注意(windotional attention)进行隐式杂交(implicit hybridize)[6,34]。最近的研究构建了明确的混合结构,以便在令牌(或补丁)之间更好地交换信息[9,16,62]。在大多数混合架构中,令牌混合...