类别令牌 transformer

Transformer 是一种非常流行的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成和问答系统等。它的核心思想是使用自注意力机制来建立输入序列中各个位置间的依赖关系，从而捕捉上下文信息。

类别令牌（class token）是在 Transformer 模型中引入的一种特殊的输入表示方式。通常，在输入序列的开头会添加一个特殊的令牌，用于表示整个序列所属的类别或任务类型。这样做的目的是让模型能够根据不同任务的要求，有针对性地学习适应不同类别或任务的特征。

举个例子，假设我们要训练一个 Transformer 模型来进行情感分类任务，可以在输入序列的开头添加一个类别令牌来表示情感类别（如正面、负面、中性）。这样，模型就能够在学习过程中将注意力放在该类别信息上，并更好地理解和区分不同情感类别之间的特征。

相关问题

语义分割visio transformer

语义分割是指将图像中的每个像素分配给特定的语义类别。Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer的模型，最初是为图像分类任务设计的。然而，ViT也可以用于语义分割任务。在ViT中，图像被切割成固定尺寸的图像块，并将这些块线性嵌入的序列作为Transformer的输入。通过在序列中添加位置嵌入和一个可学习的识别令牌，ViT可以对图像进行语义分割。这种方法受到了NLP中Transformer的成功扩展的启发，并且在模型设计上尽可能跟随了原始的Transformer结构。因此，ViT在语义分割任务上具有可扩展性和高效性。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深入解读Vision Transformer：拒绝做半瓢水](https://blog.csdn.net/wqthaha/article/details/125035302)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]