transformer冻结

transformer冻结是指在训练过程中固定Transformer的参数，即不对其进行更新。通过冻结Transformer可以减少训练的计算量和内存占用，从而加快训练速度并避免内存不足的问题。在引用中提到的方法中，将Transformer原有的Patch Embedding换成EfficientNet Block，并冻结之前的Transformer-Neck-Head部分。这样，在训练过程中只对新添加的CNN部分进行训练，而不对Transformer进行更新，从而实现了Transformer的冻结。这种方法被称为Hybrid-CNN-Transformer模型，它结合了CNN和Transformer的优点，可以在计算机视觉问题中取得较好的表现。

相关问题

transformer增量学习

Transformer增量学习是指在已经训练好的Transformer模型上继续进行训练，以适应新的数据或任务。这种方法可以避免从头开始训练模型，节省时间和计算资源。

下面是一种实现Transformer增量学习的方法：

1. 加载已经训练好的Transformer模型和相应的权重。
2. 冻结模型的前几层（例如时间嵌入层和部分Transformer层），这些层通常包含通用的特征提取能力，不需要重新训练。
3. 在模型的最后一个子层之后添加一个新的回归头（输出大小根据任务而定的Dense Layer），用于适应新的任务。
4. 使用新的数据集对模型进行训练，只更新新添加的回归头的权重，保持前面的层不变。
5. 根据需要重复步骤4，以进一步微调模型。

通过这种方式，我们可以利用已经学到的知识，快速适应新的任务或数据，而无需重新训练整个模型。

Vision transformer 迁移学习

迁移学习是将在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务上的技术。对于Vision Transformer，迁移学习可以通过以下几种方式进行：

1. 微调：将在大规模图像数据集上预训练的Vision Transformer模型作为初始模型，然后在目标任务的数据集上进行微调。这可以通过冻结一部分或全部的网络层，只更新最后几层来实现。微调可以帮助模型适应特定任务的特征和类别。

2. 特征提取：使用预训练的Vision Transformer模型提取图像的特征向量，然后将这些特征向量输入到其他机器学习模型（如支持向量机、决策树等）或者神经网络模型（如全连接层）中进行进一步处理和分类。这种方法适用于目标任务数据集较小或者类别不平衡的情况。

3. 融合模型：结合Vision Transformer和传统的卷积神经网络（CNN）模型，以发挥它们各自的优点。CNN可以用于提取局部特征，而Transformer可以用于建模这些特征之间的关系。例如，可以将Vision Transformer的输出与CNN的输出连接在一起，然后将这个融合后的特征输入到全连接层进行分类。

需要注意的是，尽管Vision Transformer在某些计算机视觉任务中表现出色，但并不意味着它可以完全取代CNN。实际上，目前的研究中很多都是在探索如何将这两种方法结合起来，以发挥它们各自的优点。因此，在迁移学习中，可以根据具体的任务和数据集选择适合的迁移学习方法。