vision Transformer中的MLP head的结构
时间: 2023-11-18 08:34:39 浏览: 58
Vision Transformer (ViT)中的MLP head结构包括两个全连接层(Fully Connected Layers)。这些层的输出尺寸通常设置为Transformer Encoder部分输出的尺寸的一半,这样可以保持维度的一致性。MLP head的输入是Transformer Encoder部分的输出,这些输出经过了平均池化层(Average Pooling Layer)。经过两个全连接层的处理,最终得到了分类器的输出。
具体来说,MLP head的结构如下所示:
Input --> Average pooling --> FC layer --> ReLU --> Dropout --> FC layer --> Output
其中,FC layer代表全连接层,ReLU代表修正线性单元,Dropout代表随机失活(用于防止过拟合),Output代表分类器的输出层。
相关问题
vit 中的MLP Head
在 Vision Transformer (ViT) 中,MLP Head 是用于将 Transformer 编码器的输出转换为分类或回归任务所需输出的一种方法。MLP Head 通常由两个全连接层组成,其中第一个全连接层通常被称为投影层,将 Transformer 编码器的输出降维到一个较小的维度,第二个全连接层通常被称为分类层,将投影层的输出映射到所需的输出空间,例如分类任务的类别数。这种架构被证明在图像分类等任务中非常有效,它也可以被应用于其他类型的视觉任务。
vit中mlp block和mlp head区别
MLP Block 和 MLP Head 都是 Vision Transformer(ViT)中的组成部分,但它们的作用不同。MLP Block 主要用于提取图像特征,包含两个全连接层和激活函数,可以将输入的图像信息转化为高维特征向量。而 MLP Head 则用于分类任务,在特征提取后,将特征向量输入一个全连接层进行分类预测。简单来说,MLP Block 是特征提取器,MLP Head 是分类器。