ViT为什么使用LN层而不是BN层
时间: 2024-05-23 10:11:53 浏览: 31
ViT使用Layer Normalization(LN)层而不是Batch Normalization(BN)层的原因是因为ViT是一种基于注意力机制的模型,注意力机制在每个位置处执行并且没有明显的批处理维度。因此,在ViT中使用BN层可能会导致不稳定的训练,因为BN层需要对每个批次计算均值和方差,但是在ViT中,由于注意力机制的存在,每个位置上的输入可能会与其他位置上的输入具有不同的统计特征。相比之下,LN层计算每个位置上的均值和方差,因此可以更好地适应注意力机制的结构,从而提高训练的稳定性和效果。此外,LN层具有更小的内存占用和计算开销,因此更适合在大规模模型中使用。
相关问题
ViT中不同层次的特征
ViT中不同层次的特征可通过ViT-Adapter的不同变体来获取,包括ViT-T、ViT-S、ViT-B和ViT-L。这些变体分别对应不同的参数数量,即2.5M、5.8M、14.0M和23.7M。通过特征交互模块,ViT与适配器之间的特征映射可以传递,以缓解因特征图为单尺度和低分辨率而导致的密集预测任务性能不佳的问题。此外,在将空间先验注入ViT后,通过编码器层可以获得输出特征,这些特征可以与空间特征进行交互,进一步提升特征表达能力。
vit transformer中mlp层代码
在 ViT(Vision Transformer)中,MLP (Multilayer Perceptron) 层被称为 `MlpBlock`,它由两个线性变换(Linear)和一个激活函数(GELU)组成。以下是 `MlpBlock` 的 PyTorch 实现代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MlpBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_features, mlp_ratio=4.0):
super(MlpBlock, self).__init__()
hidden_features = int(in_features * mlp_ratio)
self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, in_features)
self.act_fn = nn.GELU()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.act_fn(x)
x = self.fc2(x)
x = F.dropout(x, p=0.1)
x = x + input
return x
```
在上面的代码中,`in_features` 指的是输入特征的维度,`mlp_ratio` 是一个超参数,它控制了隐藏层的大小(即第一个线性变换的输出维度)相对于输入特征的大小。`MlpBlock` 的 `forward` 方法首先对输入数据进行第一个线性变换,然后通过激活函数(GELU)进行非线性变换,再进行第二个线性变换。之后,还进行了一个 dropout 操作,最后将该层的输出与输入相加并返回。这里的相加是指残差连接(Residual Connection),它有助于提高模型的训练效果。
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