swin transformer ffn

Swin Transformer是一种基于transformer架构的视觉注意力模型，用于图像分类和目标检测等计算机视觉任务。FFN是指Swin Transformer中的Feed-Forward Network，它是Swin Transformer的一个重要组件。

在Swin Transformer中，FFN位于每个Transformer块的内部。它主要负责对特征进行非线性变换和维度扩展。具体来说，FFN由两个全连接层组成，每个全连接层后面紧跟着一个激活函数（通常是GELU）。它将输入特征映射到一个更高维度的空间，并通过一个残差连接将其与原始输入相加，以保留原始特征的信息。

通过引入FFN，Swin Transformer能够在每个Transformer块内部学习更复杂的非线性变换，从而提高模型的表达能力和性能。这种结构设计在Swin Transformer的图像分类和目标检测任务中取得了很好的效果。