vision transformer中相加
时间: 2023-09-20 13:09:45 浏览: 60
在Vision Transformer中,相加指的是将Encoder层的输出与输入进行相加。这种方式被称为"残差连接",它有利于网络的训练和优化。具体地,残差连接可以帮助网络更容易地学习到图像中的细节和局部特征,同时保留全局特征和上下文信息。在每个Encoder层中,输入特征经过多头自注意力机制和前馈神经网络处理后,与原始输入进行相加,得到该层的输出。这样的编码器可以在训练过程中有效地学习图像的表示,并在推理阶段对新输入进行预测。
相关问题
如何计算vision transformer各部分的参数数值
Vision Transformer 模型由若干个 transformer 模块组成,每个 transformer 模块又由多个 Multi-Head Self-Attention 和 Feed-Forward 等层组成。因此,计算 Vision Transformer 模型的参数数值需要考虑这些层的参数。
以一个标准的 ViT 模型为例,假设输入图像大小为 $H \times W$,patch 大小为 $P \times P$,图像通道数为 $C$,transformer 模块数量为 $N$,每个 transformer 模块中 Multi-Head Self-Attention 的头数为 $H$,Feed-Forward 层中隐藏层的维度为 $D$,则该模型的参数数值计算公式如下:
$$
\begin{aligned}
\text{参数数值} &= \text{位置编码参数数值} \\
&+ \text{嵌入层参数数值} \\
&+ \text{transformer 模块参数数值} \\
&= 2 \cdot C \cdot d_{\text{model}} \\
&+ C \cdot P^2 \cdot d_{\text{model}} \\
&+ 2 \cdot d_{\text{model}}^2 \cdot C \cdot N \\
&+ d_{\text{model}}^2 \cdot C \cdot N \cdot \frac{H^2}{P^2} \\
&+ d_{\text{model}} \cdot D \cdot C \cdot N \\
&+ D \cdot C \cdot N,
\end{aligned}
$$
其中,$d_{\text{model}}$ 表示 transformer 模块中 Multi-Head Self-Attention 和 Feed-Forward 层的维度大小,即为每个头的维度大小 $d_{\text{head}}$ 乘以头的数量 $H$,$d_{\text{head}}$ 的值通常为 $\frac{d_{\text{model}}}{H}$。
这个公式中,位置编码参数数值、嵌入层参数数值的计算比较简单,直接根据公式计算即可。transformer 模块参数数值的计算需要考虑每个 transformer 模块中 Multi-Head Self-Attention 和 Feed-Forward 层的参数数值,以及它们之间的连接参数数值。由于每个 transformer 模块的输入和输出都需要进行残差连接,因此每个 transformer 模块的参数数值包含了两个 Multi-Head Self-Attention 层、两个 Feed-Forward 层、一个 Layer Normalization 层和残差连接的参数数值。最后将所有 transformer 模块的参数数值相加即可得到 Vision Transformer 模型的总参数数值。
vision transformer的注意力机制怎么工作的,Q、K、V谁更重要
Vision Transformer(ViT)是一种将Transformer模型应用于计算机视觉任务的方法。在ViT中,注意力机制的工作方式与传统的Transformer模型类似,但有一些差异。
在ViT中,输入图像被分成一组固定大小的图块,每个图块被看作是一个向量。这些向量经过一个线性投影层,得到查询(Q)、键(K)和值(V)向量。这里的Q、K、V分别用于计算注意力权重。
在传统的Transformer中,对于每个位置i,通过计算查询向量Qi与键向量Kj之间的相似度,得到注意力权重。然后,将注意力权重与值向量Vj相乘,再对这些加权后的值向量求和,得到每个位置i的输出向量。
在ViT中,由于输入是图块而不是序列,所以特别引入了位置嵌入(Positional Embedding)来表示图块的位置信息。然后,将查询、键和值向量与位置嵌入相加,得到最终的输入向量。接下来,通过计算查询向量和键向量之间的相似度,得到注意力权重,并将其应用于值向量上,最后进行加权求和。
至于Q、K、V中哪个更重要,这取决于具体的任务和数据。在一般情况下,查询向量Q用于表示当前位置的信息,键向量K用于表示其他位置的信息,而值向量V则是用于提供额外的上下文信息。它们的相对重要性可以通过训练来确定,也可以根据任务的需求进行调整。