Transformer-in-Transformer（TNT）

Transformer-in-Transformer (TNT)是一种基于Transformer架构的改进模型，它引入了自注意力机制到Transformer模型自身，形成了一种层次化的结构。TNT的主要创新点在于它将Transformer作为嵌套模块，外部Transformer用于处理输入序列，而内部Transformer则对每个外部Transformer块的输出进行进一步的处理，增强了模型对长距离依赖的理解和表达能力。

这种设计允许模型捕获更复杂的上下文信息，并在一定程度上减少了计算成本，因为不是所有的输入都需要通过所有层级传递。TNT在自然语言处理任务如机器翻译、文本生成等场景中展现了优越的性能。

相关问题

transformer in transformer解读

Transformer in Transformer是一种用于处理图像的神经网络架构。在这个架构中，有两个层级的Transformer块，分别是Outer Transformer和Inner Transformer。Outer Transformer处理图像的Patch级别信息，即将图像切分成多个Patch，并将每个Patch作为输入进行处理。而Inner Transformer则处理更细粒度的信息，即将每个Patch再次切分成更小的Patch，并将其与Outer Transformer的输出进行融合。这样，Transformer in Transformer能够同时捕捉到图像的整体特征和局部细节，提高了对图像的理解能力。

需要额外说明的是，Transformer模型最初是应用于自然语言处理领域的，但最近在计算机视觉领域也得到了广泛应用。因此，在涉及Transformer的图像处理论文中，可能会省略一些在自然语言处理领域已经形成共识的内容，这可能会使计算机视觉领域的研究人员感到困惑。但是，对于理解Transformer in Transformer这一概念，可以将其视为一种在图像领域应用Transformer的方法，通过组合Outer Transformer和Inner Transformer来提高图像处理的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [TNT-Transformer in Transformer](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/124591473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [一文读懂transformer(CV专享)](https://blog.csdn.net/KANG157/article/details/111499713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Transformer in Transformer改进

Transformer-in-Transformer (TNT) 是一个用于图像分类的新型神经网络模型，它是对Transformer模型的改进。它的主要改进在于，它在Transformer模型的每个注意力层中引入了另一个注意力层，以进一步提高模型的表现。

具体来说，TNT模型由两个子模块组成：一个局部区域的特征提取模块和一个全局特征提取模块。局部区域的特征提取模块使用Transformer模型，它将输入图像分成小的图块，并在每个图块上进行注意力计算。全局特征提取模块则使用了另一个Transformer模型，它将整个图像看作一个序列，并在序列上进行注意力计算。

TNT的关键创新在于它将两个不同的Transformer模型结合在一起，这使得模型可以同时关注局部和全局的特征。这种结构的优点是，它可以捕捉到不同尺度的特征，并且可以更好地处理图像中的局部和全局信息。

此外，TNT还引入了一种新的注意力机制，称为“Squeeze-and-Excitation”（SE）注意力机制。这种机制可以帮助模型更好地关注重要的特征，并且可以提高模型的泛化能力。

综上所述，TNT通过在Transformer模型的每个注意力层中引入另一个注意力层，并添加SE注意力机制，从而提高了模型的表现。这种改进可以应用于各种计算机视觉任务，例如目标检测和语义分割。