降低swin transformer的参数量

要降低Swin Transformer的参数量，一些常见的方法包括：

1. 减少层数：通过减少网络的层数可以降低参数量。可以根据实际需求来决定保留多少层。

2. 减少通道数：可以通过减少每个层的通道数来降低参数量。可以根据模型复杂度和性能需求进行调整。

3. 修改注意力机制：Swin Transformer中的注意力机制是关键的模块，可以通过修改注意力头数、缩减注意力头的通道数或者调整注意力机制的结构来降低参数量。

4. 使用更小的输入尺寸：通过减小输入图像的尺寸可以降低参数量。但需要注意保持足够的分辨率以确保模型性能。

5. 使用混合精度训练：通过使用混合精度训练（Mixed Precision Training），可以在保持模型性能的同时减少内存占用和计算开销，从而间接降低参数量。

需要注意的是，降低参数量可能会导致模型性能下降。因此，在选择降低参数量的方法时，需要权衡模型性能和资源消耗之间的平衡。