transformer缺少层次化吗
时间: 2023-07-21 12:05:08 浏览: 41
Transformer模型本身并不缺少层次化,它确实包含了多个层次。Transformer模型由多个编码器层和解码器层组成,每个层都具有相同的结构。每个层又由多个注意力机制和前馈神经网络组成。这种层次化结构使得Transformer能够对输入序列进行多层次的表示学习和上下文理解。编码器层和解码器层之间的连接还允许信息在不同层之间进行传递和交互,从而提高模型的性能。因此,Transformer模型是一种具有层次化结构的深度学习模型。
相关问题
为什么vision transformer需要层次化的特征表示
Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型,它将图像看做是一个序列,并通过多个Transformer层来提取特征。由于图像本身的特征是非常复杂的,而每个Transformer只能提取局部特征,因此需要层次化的特征表示来捕捉图像中不同尺度、不同层次的特征信息。这种层次化的特征表示可以通过多个Transformer层的堆叠来实现,每个层次的Transformer都能够提取不同层次的特征,并将这些特征进行融合,从而得到更加丰富的图像特征表示。
transformer轻量化
Transformer轻量化是指通过一些方法减少Transformer模型的参数数量和计算量,以达到在保持模型性能的同时减小模型体积和加速推理的目的。常用的Transformer轻量化方法包括剪枝、量化、蒸馏等。其中,剪枝是指通过去除模型中一些不必要的参数或结构来减小模型大小和计算量;量化是指将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数或定点数,从而减小模型大小和加速计算;蒸馏是指通过训练一个小的模型来学习一个大模型的知识,从而达到减小模型大小和加速推理的目的。
在领域上,针对自然语言处理任务的轻量化Transformer包括DistilBERT、MobileBERT等;针对计算机视觉任务的轻量化Transformer包括TinyBERT、MiniViT等。
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