mlp_ratio是啥意思
时间: 2024-03-31 08:38:38 浏览: 151
mlp_ratio通常指的是Transformer模型中Multi-Layer Perceptron的宽度倍率(MLP Width Ratio),它是指Transformer中Multi-Layer Perceptron中隐藏层的宽度相对于Transformer中self-attention的隐藏层宽度的倍数。在Transformer的实现中,通常会对self-attention和MLP使用不同的隐藏层宽度,而mlp_ratio则用于控制这两个隐藏层宽度之间的比例关系。较大的mlp_ratio通常会导致模型具有更强的非线性表征能力,但也会增加模型的计算复杂度。
相关问题
def extra_repr(self) -> str: return f"dim={self.dim}, input_resolution={self.input_resolution}, num_heads={self.num_heads}, " \ f"window_size={self.window_size}, shift_size={self.shift_size}, mlp_ratio={self.mlp_ratio}"
这是一个函数的定义,它返回一个字符串,用于表示一个类的实例。在这个函数中,它返回了一些关于类的一些重要属性的信息,例如 `dim`,`input_resolution`,`num_heads`,`window_size`,`shift_size` 和 `mlp_ratio` 等。这些属性是用来定义一个自注意力机制的模块,通常用于自然语言处理或计算机视觉中的图像分类任务。
class SAdapter2(nn.Module): def __init__(self, D_features, mlp_ratio=0.25, act_layer=nn.GELU): super().__init__() D_hidden_features = int(D_features * mlp_ratio) self.D_fc1 = nn.Linear(D_features, D_hidden_features) self.D_fc2 = nn.Linear(D_hidden_features, D_features) self.act = act_layer() def forward(self, x): xs = self.D_fc1(x) xs = self.act(xs) xs = self.D_fc2(xs) x = x + xs return x
这段代码定义了一个叫做 SAdapter2 的神经网络模块,它是 nn.Module 的子类,因此可以方便地和其它模块组合。该模块的输入是一个大小为 D_features 的张量 x,输出也是一个大小为 D_features 的张量 x,但是经过了一定的变换。
在 __init__ 方法中,该模块定义了两个全连接层 self.D_fc1 和 self.D_fc2,它们分别将输入张量 x 经过线性变换,变成了一个大小为 D_hidden_features 的张量,然后经过激活函数 act_layer 得到一个新的张量 xs,最后再经过一次线性变换,将该张量恢复到大小为 D_features。其中,D_hidden_features 是一个超参数,表示中间的隐藏层的维度,mlp_ratio 表示隐藏层维度和输入维度的比例,act_layer 表示激活函数,默认为 GELU。
在 forward 方法中,该模块将输入张量 x 经过第一个全连接层 self.D_fc1 得到一个新的张量 xs,然后经过激活函数得到一个新的张量 xs,接着再经过第二个全连接层 self.D_fc2 得到一个新的张量 xs,最后将 x 和 xs 相加得到新的张量 x,返回该张量。
总之,这个模块可以看做是一种残差连接的形式,通过在输入和输出之间添加一些线性变换和非线性变换,来让神经网络更加深层次,提高模型的表达能力。
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