visiontransformer(config, args.vit_image_size, num_classes=2, zero_head=true
时间: 2023-08-10 16:01:26 浏览: 80
visiontransformer(config,args.vit_image_size,num_classes=2,zero_head=true)是一个用于视觉任务的Transformer模型。该模型的输入是一个图像,尺寸为args.vit_image_size。它使用config作为模型的配置参数。
num_classes=2意味着模型的输出类别数量为2,这意味着这是一个二分类任务。模型将根据输入的图像对其进行分类,将其分为两个类别之一。
zero_head=true表示模型的输出头部使用零初始化。输出头部是模型的最后一层,它将模型的特征表示映射到最终的类别预测上。使用零初始化可以在训练开始时提供一个初始状态,其中模型输出的类别预测是均匀的。在训练过程中,通过反向传播和优化算法,模型将逐渐调整这些权重,以便更好地进行分类。
通过将图像输入到visiontransformer模型中,我们可以使用Transformer的自注意力机制来学习图像的特征表示。这种注意力机制可以捕捉图像中的全局关系和局部依赖关系,从而实现更好的特征提取和学习表征。然后,通过输出头部将这些特征映射到类别预测上。最终的输出可以用于对输入图像进行分类,将其分为两个类别之一。