超越Transformer的新型网络
时间: 2024-05-17 15:10:46 浏览: 11
目前,超越Transformer的新型网络主要有两种:1)Sparse Transformer 2)Linear Transformer。
Sparse Transformer是一种新型的注意力机制,它能够在只考虑输入序列中的一小部分的前提下实现完整的自注意力机制。这种注意力机制能够提高模型的效率,同时减少其对于显存和计算资源的需求。Sparse Transformer已经在自然语言处理等领域取得了不错的效果。
Linear Transformer是一种基于正交多项式的新型网络架构,它通过正交多项式函数代替了传统Transformer中的点积操作。由于点积操作在维度较高时容易出现梯度消失或爆炸等问题,而正交多项式可以更好地保持梯度稳定性,从而提高模型的训练效率和性能。
相关问题
超越transformer
根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容,这篇论文的重点是通过改进 ResNet-50,在 ImageNet-1K 数据集上实现了超越 Transformer 的表现。这表明 CNN 在性能上仍有进一步提升的空间。然而,引用\[2\]指出,虽然 Vision Transformer 在图像分类问题中表现出优势,但在目标检测、语义分割和图像恢复等问题中存在不足。因此,研究者将 ConvNet 作为先验,Transformer 作为主干网,以获得更好的性能。综上所述,虽然 Transformer 在某些领域表现出优势,但在其他领域中,通过将 ConvNet 和 Transformer 结合使用,可以实现超越 Transformer 的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ConvNeXt:超越 Transformer?总结涨点技巧与理解代码(附注释)](https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/122499109)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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超越transformer的语义分割
超越Transformer的语义分割方法有多种,其中一种是使用多路径Transformer结构。多路径Transformer是一种在语义分割任务中应用的改进型Transformer模型。它通过将不同大小的token embedding features输入到Transformer encoder中来捕捉多尺度的语义信息。此外,多路径Transformer还与局部特征卷积和全局到局部特征交互相结合,以进一步提高语义分割的性能。