swin transformer如何轻量化
时间: 2024-05-28 18:08:00 浏览: 27
Swin Transformer是一种新型的Transformer结构,它在计算效率和模型大小之间取得了良好的平衡。为了轻量化Swin Transformer,研究者们提出了一些方法,主要包括以下几点:
1. 深度可分离卷积:使用深度可分离卷积来替代传统卷积操作,可以显著减小参数数量。
2. 宽度可分离卷积:将输入通道分组,并在组内进行卷积操作,可以减小计算量和参数数量。
3. 图像金字塔:在不同的分辨率下对输入图像进行处理,可以提高模型的鲁棒性和泛化性能。
4. 模型剪枝:去除网络中不必要的连接和权重,可以进一步减小模型的大小。
相关问题
swin transformer运算量
Swin Transformer是一种基于分层注意力机制的Transformer模型,其运算量与模型的规模和输入序列的长度有关。具体来说,Swin Transformer的运算量可以通过以下公式计算:
运算量 = 2 × d^2 × n × log2(n)
其中,d是模型的隐藏层大小,n是输入序列的长度。Swin Transformer的输入序列被分成了多个块,每个块的大小为B,因此n可以表示为n = B × H × W,其中H和W是输入图像的高度和宽度。
需要注意的是,Swin Transformer还包含了一些额外的操作,如路径的分割和重组,以及图像块的局部性先验,这些操作也会增加模型的计算量。因此,Swin Transformer的真实运算量可能比上述公式计算出的值稍微大一些。
swin transformer的参数量
Swin Transformer是2021年提出的一种新型的Transformer模型,在ImageNet上取得了很好的效果。其参数量主要由以下几个方面组成:
1. Patch embedding:将图像分解成多个小块,通过一个线性变换将每个小块映射到一个低维向量。这一部分的参数量取决于小块的大小和映射后的向量维度,比如Swin-L模型中,小块大小为4x4,向量维度为192,因此这一部分参数量为37.8M。
2. Transformer encoder:由多个Transformer block组成,每个block包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这一部分参数量主要取决于block的个数和每个block内部的参数数量,比如Swin-L模型中,共有24个block,每个block内部的参数数量为4.8M,因此这一部分总参数量为115.2M。
3. Layer normalization:每个Transformer block中都包含Layer normalization,用于对输入和输出进行归一化处理。这一部分参数量与每个Transformer block内部参数数量相同,因此Swin-L模型中这一部分总参数量为4.8M。
4. MLP head:用于将Transformer encoder的输出映射到目标分类数上,比如Swin-L模型中,分类数为1000,因此这一部分参数量为1.9M。
综上所述,Swin-L模型的总参数量约为197.7M。
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