如何计算vision transformer各部分的参数数值
时间: 2023-10-25 19:40:00 浏览: 33
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。