全局Transformer

全局Transformer是一种基于Transformer模型的文本分类模型。相比于传统的基于循环神经网络的模型，Transformer模型能够更好地捕捉长距离依赖关系，因此在文本分类任务中具有很好的表现。全局Transformer将整篇文本看做一个序列，通过多层自注意力机制和前向神经网络对输入进行编码，然后通过全局平均池化或全局最大池化操作将编码后的向量转化为固定长度的向量表示，最后通过一个全连接层输出类别。相比于传统的循环神经网络模型，全局Transformer模型具有更快的训练速度和更好的表现效果。

相关问题

transformer优点 全局

Transformer的优点之一是能够捕获全局信息。相比于CNN，CNN的感受野有限，很难捕获全局信息，而Transformer通过自注意力机制可以有效获取全局信息，并且多头机制可以将其映射到多个空间，提高模型的表达能力。

另外，Transformer在模态融合方面也具有很好的能力。对于图像，可以将通过卷积或直接对像素操作得到的初始嵌入输入到Transformer中，而无需保持特定的特征图结构。类似于位置嵌入，只要可以编码的信息，都可以轻松地利用进来。

此外，Transformer还具有多任务学习的能力。通过注意力机制，网络可以对不同的任务进行不同的学习，可以通过添加任务ID的嵌入来实现。这意味着一个Transformer可以执行多个任务，提高了模型的灵活性和适应性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [轻量化混合（卷积和transformer）网络，发论文的热点](https://download.csdn.net/download/weixin_43424450/87411939)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer在CV领域的优缺点](https://blog.csdn.net/PETERPARKERRR/article/details/125635190)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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swin transformer全局特征

Swin Transformer（Shifted Windows Transformer）是一种基于Transformer结构的视觉模型，它针对图像识别任务进行了优化。全局特征在Swin Transformer中指的是模型能够捕捉到的整个输入图像的特征表示，而不仅仅是局部区域的特征。

Swin Transformer使用了分层结构，每个层级都包含了不同的Transformer块。在每个Transformer块中，通过引入“窗口（windows）”的概念来处理图像的不同区域。与传统的Transformer不同，Swin Transformer将图像划分成一个个小块（即窗口），然后在每个窗口内部进行自注意力机制的计算，这样可以显著降低计算复杂度。随着层级的加深，这些窗口会逐渐变大，从而使得模型能够逐步融合局部特征到全局特征。

为了实现跨窗口的特征交互，Swin Transformer引入了一种称为“Shifted Windows”的机制。在相邻的Transformer层中，通过平移窗口的位置，使得模型能够在一个更深的层级中结合先前层的信息，进而捕获更远距离的依赖关系。这种平移操作允许模型在处理局部信息的同时，也能够建立起对全局特征的理解。

全局特征在图像识别和分类任务中至关重要，因为它们能够帮助模型识别和理解图像中的整体场景和对象，而不仅仅是图像的某个局部部分。Swin Transformer通过这种设计，有效地结合了局部信息和全局信息，提高了对图像内容的理解能力。