swin transformer相对于卷积神经网络的优势

Swin Transformer 相对于卷积神经网络的优势主要有以下几点：

1. 长程依赖性建模能力：传统的卷积神经网络只能考虑局部信息，无法处理全局信息，而 Swin Transformer 可以利用自注意力机制，获取全局上下文信息，从而更好地处理长程依赖性。

2. 高效的计算复杂度：Swin Transformer 采用了分组交换注意力机制，将复杂度从 $O(n^2)$ 降到了 $O(n\log n)$，大大减小了计算量。

3. 可扩展性：Swin Transformer 可以通过增加层数或者通道数来增强模型的表达能力，并且由于其高效的计算复杂度，可以在更大的数据集上训练更深、更宽的模型。

4. 鲁棒性：Swin Transformer 采用了分组注意力机制，使得模型对于噪声和异常值有一定的鲁棒性，可以更好地应对现实中的复杂情况。

5. 可解释性：Swin Transformer 的注意力机制可以可视化，可以直观地理解模型学习到的特征和决策过程。