轻量化transformer的方法

轻量化Transformer是指在保持Transformer模型性能的前提下，减少模型参数和计算量的方法。以下是一些常用的轻量化Transformer方法：
1.深度可分离卷积：将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积，减少计算量和参数数量。
2.通道注意力机制：通过对不同通道的特征进行加权，减少不必要的特征计算。
3.低秩注意力：通过对注意力矩阵进行低秩分解，减少计算量和参数数量。
4.知识蒸馏：通过从大型模型中提取知识，训练小型模型，减少参数数量和计算量。
5.网络剪枝：通过删除不必要的连接和节点，减少参数数量和计算量。
6.量化：通过将模型参数和激活量化为低精度表示，减少模型大小和计算量。
以上是一些常用的轻量化Transformer方法，它们可以单独或组合使用来减少模型大小和计算量，同时保持模型性能。