torchvision中的vit_b_16的模型结构是什么样子的
时间: 2023-05-11 16:02:43 浏览: 678
vit_b_16是一种基于Transformer的视觉Transformer模型,它的模型结构包括一个嵌入层、一个Transformer编码器和一个MLP头部。其中,嵌入层将输入图像转换为一组可学习的嵌入向量,Transformer编码器将这些向量作为输入,并对它们进行多头自注意力和前馈网络操作,最终输出一组编码向量。MLP头部将这些编码向量映射到类别概率分布。
相关问题
torchvision中vit_b_16的参数有哪些
vit_b_16模型的参数包括:
- image_size: 输入图像的大小
- patch_size: 每个patch的大小
- num_classes: 分类数
- dim: 模型中transformer的维度
- depth: 模型中transformer的层数
- heads: 模型中transformer的头数
- mlp_dim: 模型中transformer中全连接层的维度
- dropout: 模型中的dropout率
- emb_dropout: 模型中的embedding dropout率
torchvision中的vit_b_16的MLP头部结构是什么样子的
vit_b_16的MLP头部结构是一个包含两个全连接层的神经网络,其中第一个全连接层的输入维度为768,输出维度为3072,使用GELU激活函数;第二个全连接层的输入维度为3072,输出维度为768,不使用激活函数。