魔改transformer

魔改transformer是指对传统的transformer模型进行修改和改进的方法。根据引用所述，传统的transformer模型在处理更大的图像和更长的视频时会面临计算量过大的挑战。为了解决这一问题，可以结合视频视觉Transformer（ViViT）和TokenLearner的方法，通过在每个时间段学习更少的token来提高Transformer的效率（引用）。具体而言，可以通过限制每个时间段学习的token数量，如每个时间段学习8或16个token，来减少计算量的增加。

相关问题

魔改的transformer

魔改的Transformer是指对原始的Transformer模型进行改进和优化的工作。这些改进主要是为了提高Transformer模型的运行效率和性能。引用\[2\]中提到了一些针对Transformer的魔改工作，其中包括优化Transformer的Attention计算代价、长序列建模优化等方面的研究。这些改进工作旨在减少Transformer模型在处理长序列时的计算量，并提高其在不同领域的应用效果。另外，引用\[3\]中提到了一种名为Topformer的魔改Transformer模型，它在移动端上使用了Transformer的注意力机制来增强特征，但由于注意力计算的效率问题，只能在下采样64倍的分辨率上进行特征增强。总之，魔改的Transformer是通过对原始模型进行改进和优化，以提高其效率和性能的一种工作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Transformer提效之路——一文梳理各种魔改版本Transformer](https://blog.csdn.net/fareise/article/details/123149198)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [有哪些令你印象深刻的魔改Transformer？](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/128991253)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

魔改swin transformer

魔改SWIN Transformer是对原始SWIN Transformer模型进行修改和改进的版本。SWIN Transformer是一种基于注意力机制的图像分类模型，它在处理大尺寸图像时表现出色。魔改SWIN Transformer通过对原始模型的结构、参数或者其他方面进行调整和优化，以进一步提升其性能和效果。

具体来说，魔改SWIN Transformer可能包括以下方面的改进：
1. 模型结构调整：对原始SWIN Transformer的层数、通道数、注意力机制等进行调整，以适应不同的任务或数据集。
2. 参数优化：通过调整模型的超参数、学习率、正则化等方式，进一步提升模型的性能和泛化能力。
3. 数据增强：在训练过程中引入更多的数据增强方法，如随机裁剪、旋转、翻转等，以增加模型对不同变换和噪声的鲁棒性。
4. 损失函数设计：设计更合适的损失函数，以更好地衡量模型的性能和优化目标。
5. 集成学习：通过集成多个魔改SWIN Transformer模型的预测结果，以提升整体性能和鲁棒性。

总之，魔改SWIN Transformer是对原始模型进行改进和优化的过程，旨在提升模型的性能和适应性。具体的改进方式可以根据具体任务和需求进行调整。