swin transformer的参数量

Swin Transformer是2021年提出的一种新型的Transformer模型，在ImageNet上取得了很好的效果。其参数量主要由以下几个方面组成：
1. Patch embedding：将图像分解成多个小块，通过一个线性变换将每个小块映射到一个低维向量。这一部分的参数量取决于小块的大小和映射后的向量维度，比如Swin-L模型中，小块大小为4x4，向量维度为192，因此这一部分参数量为37.8M。
2. Transformer encoder：由多个Transformer block组成，每个block包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这一部分参数量主要取决于block的个数和每个block内部的参数数量，比如Swin-L模型中，共有24个block，每个block内部的参数数量为4.8M，因此这一部分总参数量为115.2M。
3. Layer normalization：每个Transformer block中都包含Layer normalization，用于对输入和输出进行归一化处理。这一部分参数量与每个Transformer block内部参数数量相同，因此Swin-L模型中这一部分总参数量为4.8M。
4. MLP head：用于将Transformer encoder的输出映射到目标分类数上，比如Swin-L模型中，分类数为1000，因此这一部分参数量为1.9M。

综上所述，Swin-L模型的总参数量约为197.7M。

相关问题

Swin Transformer参数设置

Swin Transformer是一种基于Transformer的神经网络模型，它的参数设置包括以下几个方面：

1. 模型深度（Depth）：指的是网络中的层数。对于Swin Transformer来说，深度可以通过堆叠多个基本块（Basic Block）实现。在Swin Transformer中，每个基本块包含了多个层，因此模型深度可以通过控制基本块的数量和每个基本块中层的数量来实现。

2. 隐藏节点数（Hidden Size）：指的是每个Transformer层中隐藏状态的维度。在Swin Transformer中，每个基本块的隐藏节点数可以通过控制其输入通道数和输出通道数来实现。一般来说，隐藏节点数越大，模型的表达能力越强，但计算量也会增加。

3. 头数（Number of Heads）：指的是每个Self-Attention层中的头数。在Swin Transformer中，每个基本块的头数可以通过控制其输入通道数和输出通道数来实现。头数越多，模型可以捕捉到更多的不同特征，但也会增加计算量。

4. Patch Size：指的是输入图像被分成的小块的大小。在Swin Transformer中，输入图像被分成了多个Patch，每个Patch都被送入一个Transformer层中进行处理。Patch Size的选择需要考虑到输入图像的大小和模型的深度等因素。

5. Batch Size：指的是每个训练批次中的样本数量。在Swin Transformer中，Batch Size的选择需要考虑到GPU内存大小等因素。一般来说，Batch Size越大，训练速度越快，但可能会影响模型的收敛效果。

6. 学习率（Learning Rate）：指的是模型训练过程中的学习率。学习率的选择需要考虑到训练数据集的大小和模型的复杂度等因素。常见的学习率调整策略包括动态学习率调整和学习率衰减等。

以上是Swin Transformer的一些基本参数设置，具体的参数值需要根据具体的任务和数据集进行调整。

swin transformer参数设置

Swin Transformer是一种基于Transformer的神经网络模型，它的参数设置包括以下几个方面：

1. 模型深度（Depth）：指的是网络中的层数。对于Swin Transformer来说，深度可以通过堆叠多个基本块（Basic Block）实现。在Swin Transformer中，每个基本块包含了多个层，因此模型深度可以通过控制基本块的数量和每个基本块中层的数量来实现。

2. 隐藏节点数（Hidden Size）：指的是每个Transformer层中隐藏状态的维度。在Swin Transformer中，每个基本块的隐藏节点数可以通过控制其输入通道数和输出通道数来实现。一般来说，隐藏节点数越大，模型的表达能力越强，但计算量也会增加。

3. 头数（Number of Heads）：指的是每个Self-Attention层中的头数。在Swin Transformer中，每个基本块的头数可以通过控制其输入通道数和输出通道数来实现。头数越多，模型可以捕捉到更多的不同特征，但也会增加计算量。

4. Patch Size：指的是输入图像被分成的小块的大小。在Swin Transformer中，输入图像被分成了多个Patch，每个Patch都被送入一个Transformer层中进行处理。Patch Size的选择需要考虑到输入图像的大小和模型的深度等因素。

5. Batch Size：指的是每个训练批次中的样本数量。在Swin Transformer中，Batch Size的选择需要考虑到GPU内存大小等因素。一般来说，Batch Size越大，训练速度越快，但可能会影响模型的收敛效果。

6. 学习率（Learning Rate）：指的是模型训练过程中的学习率。学习率的选择需要考虑到训练数据集的大小和模型的复杂度等因素。常见的学习率调整策略包括动态学习率调整和学习率衰减等。

以上是Swin Transformer的一些基本参数设置，具体的参数值需要根据具体的任务和数据集进行调整。