transformerMLP
时间: 2023-10-15 15:24:13 浏览: 43
Transformer和MLP是两种常见的神经网络结构。它们在输入和输出接口上有相似性,但在内部处理机制上有一些差异。MLP(多层感知机)主要学习输入和输出之间的固定映射,而Transformer则更具表现力,能够处理更复杂的序列数据。然而,由于Transformer的额外输入数据,使得它比MLP更难训练。特别是对于固定的视图变换,如逆透视映射(IPM)等,Transformer的初始收敛可能会受到阻碍。为了获得良好的性能,需要在GPU、数据和训练时间上做出重大努力。
在医学图像分割领域,CNN一直是主流方法,而Transformer和MLP近年来开始引领新的趋势。例如,使用Transformer实现的Swin-Unet、Swin Transformer、TransUnet等模型在分割任务上表现出色。然而,需要注意的是,Transformer模型处理图片所需的时间更长。而MLP在分类任务上一直表现卓越,在分割任务上也开始崭露头角。综合来看,CNN和Transformer具有互补性,多阶段模型通常优于单阶段模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解](https://blog.csdn.net/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/120944304)[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%"]
- *3* [Transformer VS MLP](https://blog.csdn.net/weixin_43435855/article/details/126323686)[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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