Transformer 和 CNN的相似性

Transformer和CNN（卷积神经网络）都是深度学习领域的重要模型，它们各自擅长处理不同类型的数据和任务，但也存在一些相似点：

1. **自注意力机制**：Transformer通过自注意力层，可以关注输入序列中的任意位置，这与CNN中的局部感受野相比，提供了一种全局上下文捕获的能力。

2. **并行计算**：Transformer的自注意力部分以及某些版本的残差连接，允许模型并行计算，这与某些CNN的设计也类似，比如Inception系列网络的并行分支结构。

3. **层级结构**：两者都采用层次结构，例如Transformer有编码器和解码器，而CNN也有卷积层堆叠而成的不同层级。

然而，主要的区别在于：

- **局部对称性**：CNN依赖于平移不变性（convolution操作），每个位置只与固定大小的邻域有关；而Transformer基于全序列交互，缺乏这种局部对称性。
- **权重共享**：CNN在卷积层中使用共享权重，减少了参数量；而Transformer的自注意力矩阵是独立计算的，参数量相对更大。
- **应用领域**：CNN常用于图像识别、计算机视觉等领域，而Transformer起源于自然语言处理，如机器翻译，现在也被广泛应用于文本生成、语音识别等场景。

相关问题

动机： ViT和CNN都存在各自的局限性。初步研究：CNN：墙壁装饰和地毯

ViT（Visual Transformer）是一种基于Transformer架构的图像处理模型，它通过将图像分割成小的patch并转换为序列输入到自注意力机制中，从而实现了对视觉信息的理解。然而，CNN（Convolutional Neural Networks）的优势在于它们能够利用局部感受野和权重共享来有效地捕获空间特征，并且在一定程度上能够处理图像中的平移不变性。

对于CNN的局限性，例如：

1. CNN对于长距离依赖的理解相对较弱，因为其局部连接性和固定的卷积核限制了它处理图像全局上下文的能力。
2. 对于复杂场景下的物体识别，CNN可能需要更深的网络结构才能达到与Transformer相媲美的性能，而深度增加会带来计算资源的需求增加和过拟合风险。
3. 当涉及到图像变换（如旋转、缩放等）时，由于缺乏直接的机制来处理这种变化，CNN可能不如Transformer那样适应性强。

至于你提到的"墙壁装饰和地毯"作为例子，CNN在区分这类具有相似纹理但细节不同的图像时可能会遇到困难，因为它依赖于预先学习好的局部特征模板，而这类任务往往需要更强的模式识别能力，这可能是ViT可以提供优势的地方，因为它能更好地捕捉全局特征。

Bottleneck Transformer

Bottleneck Transformer（简称BotNet）是一种深度学习模型，通过在Multi-Head Self-Attention结构前后加上1x1卷积，从而扩展了传统的Transformer结构。BotNet和ViT中的Transformer block有一定的相似性，可以将具有MHSA的ResNet bottleneck块视为具有bottleneck结构的Transformer块，尽管它们在残差连接、标准化层等方面存在一些微小差异。这个模型在2021年由Google的研究人员在论文"Bottleneck Transformers for Visual Recognition"中提出，并引入了CNN与Attention的融合网络。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度学习之图像分类（十九）-- Bottleneck Transformer(BoTNet)网络详解](https://blog.csdn.net/baidu_36913330/article/details/120218954)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [第53步 深度学习图像识别：Bottleneck Transformer建模（Pytorch）](https://blog.csdn.net/qq_30452897/article/details/131741943)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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