特别是在上下文学习的鲁棒性实验中，DIFF Transformer在不同的样本排列顺序下，性能方差远小于经典Transformer。这表明它更不容易被输入的细微变化扰乱，而经典Transformer容易受到样本顺序的影响，在最好和最坏情况下表现相差很大。总的来说，Beyer对这篇论文的看法有所改观：研究者的实验非常全面和谨慎，的确展现了DIFF ...
这一洞见表明,随着输入长度的增加,经典Transformer可能越来越难以捕捉到关键信息。DIFF Transformer试图解决这一问题。 但他仍不确定对于训练充分的模型来说这是个多大的问题,希望在DIFF Transformer论文中有一些关于attention分布/熵的图表,以...
参考论文:[2010.11929] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale TL;DR 背景知识:CNN具有一些内置的归纳偏置(inductive bias),如平移等变性和局部性,这使其在视觉任务中表现出色。然而,Transformer缺乏这些视觉领域的归纳偏置。 动机: 探索直接将标准的Transformer架构应用于图像分...
1.CF-ViT: A General Coarse-to-Fine Method for Vision Transformer 论文标题:CF-ViT:一种通用的粗细粒度视觉Transformer方法 发表于AAAI-2023 论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.03821 视觉Transformer(ViT)在计算机视觉任务中取得了许多突破,但是输入图像的空间维度存在大量冗余,导致巨大的计算成本。因此,本文提...
免费领取全部论文+代码合集 General Vision Transformer(通用ViT) 1、GPViT: "GPViT: A High Resolution Non-Hierarchical Vision Transformer with Group Propagation", ICLR, 2023 标题:GPViT: 一种具有组传播的高分辨率非层次结构视觉Transformer 内容:本文提出了一种高效的替代组传播块(GP块)来交换全局信息。在每...
ViT原论文中最核心的结论是,当拥有足够多的数据进行预训练的时候,ViT的表现就会超过CNN,突破transformer缺少归纳偏置的限制,可以在下游任务中获得较好的迁移效果。 Introduction 1.Transformer 已经是 NLP 领域的必选模型,而Transformer的计算高效性和可扩展性没有因为大模型和大数据集而饱和,模型的performance 一直有提升...
VIT transformer 论文讲解 首先将图片分为16*16的小格 如果直接将图片作为transformer的输入,会有一个问题,序列长度太大,vit将很多图片打成了16*16的patch ,将一个patch作为一个元素 图片224*224 vit 的全局图 vit = position embedding + class embedding + patch + transformer...
MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导致NLP的BERT很难直接迁移到CV。但是vision transformer的出现已经解决这个问题; 图像和文本的信息密度不同,文本是高语义的人工创造的符号,而图像是一种自然信号,两者采用masked au...
MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导致NLP的BERT很难直接迁移到CV。但是vision transformer的出现已经解决这个问题; 图像和文本的信息密度不同,文本是高语义的人工创造的符号,而图像是一种自然信号,两者采用masked au...
免费获取全部190+篇论文+代码合集 通用ViT 1、GPViT: "GPViT: A High Resolution Non-Hierarchical Vision Transformer with Group Propagation", ICLR, 2023 标题:GPViT: 一种具有组传播的高分辨率非层次结构视觉Transformer 内容:本文提出了一种高效的替代组传播块(GP块)来交换全局信息。在每个GP块中,特征首先由...