Transformer in Transformer改进

Transformer in Transformer (TNT) 是一种改进的 Transformer 架构，它在原始的 Transformer 中加入了一个新的 Transformer 模块，用于对输入的特征图进行处理。

TNT 的主要思想是将输入特征图分割成多个小块，并对每个小块应用一个 Transformer 模块。这样可以使得模型更加灵活，可以学习到更加精细的特征表示。此外，TNT 还采用了类似于 Self-Attention 的机制，使得模型可以在输入特征图内部进行信息交互，从而进一步提高模型的表达能力。

TNT 的另一个改进是引入了跨模块的信息交互机制。具体来说，TNT 将每个小块的输出与其他小块的输入进行连接，这样可以使得每个小块的输出能够影响其他小块的计算。这种跨模块的信息交互机制可以增强模型的表示能力，提高模型的泛化性能。

总的来说，TNT 是一种非常有前途的改进的 Transformer 架构，它可以提高模型的表达能力和泛化性能。