加了预训练的vision transformer编码器提取特征后结果反而变差了是什么原因
时间: 2023-11-24 15:08:32 浏览: 19
有可能是因为加入了预训练的vision transformer编码器后,模型变得更加复杂,导致模型过拟合了。此外,也有可能是模型的超参数设置不合适,比如learning rate过大或过小,batch size过大或过小等等。建议尝试调整模型的超参数,或者采用其他的特征提取方法进行比较,找出问题所在。
相关问题
加了transformer编码器进行特征提取效果超差是什么原因
加了Transformer编码器进行特征提取效果超差可能有以下几个原因:
1. 数据量不足:Transformer模型需要大量的数据来训练,如果训练数据不足,模型的泛化能力会受到限制,特征提取的效果会受到影响。
2. 模型复杂度过高:如果Transformer模型的层数、隐藏单元数等参数设置过高,会导致模型过拟合,特征提取的效果也会受到影响。
3. 未进行适当的预处理:如果输入数据没有经过适当的预处理,例如词向量化、标准化等,可能会导致Transformer模型在特征提取时效果差。
4. 模型的超参数设置不合理:例如学习率、正则化系数等超参数的设置不合理,可能导致模型在特征提取时效果差。
因此,需要根据具体情况综合考虑以上几个因素,进一步分析特征提取效果差的原因,并进行相应的调整和优化。
vision transformer是怎么提取不同粒度的特征的
Vision Transformer(ViT)是一种基于注意力机制的图像分类模型,它使用Transformer模型来替代传统的卷积神经网络。ViT通过将图像划分成一个个大小相同的图像块,然后使用多头注意力机制来对这些图像块进行编码,并从中提取特征。
ViT中使用的多头注意力机制可以捕获输入序列(即图像块)之间的不同关系,从而提取不同粒度的特征。在多头注意力机制中,每个头都可以关注不同的输入序列,从而提取不同尺度和不同语义的特征。这些不同尺度和不同语义的特征可以被看作是不同粒度的特征,因为它们来自于不同的局部区域,并且具有不同的语义信息。
在ViT中,使用多个Transformer编码器来对经过多头注意力机制编码后的图像块进行进一步的特征提取。每个Transformer编码器都包含多个自注意力机制和前馈网络,可以进一步提取不同粒度的特征。特别地,自注意力机制可以捕获不同粒度的特征之间的关系,从而提高特征的表征能力和分类精度。
因此,ViT是通过使用多头注意力机制和多个Transformer编码器来提取不同粒度的特征的。