轻量级的transformer

回答: 轻量级的Transformer是一种针对计算资源有限的情况下设计的Transformer模型。在研究中，有一篇文章提出了一种基于知识蒸馏的轻量级ViT模型，通过将知识蒸馏引入预训练过程中，以简洁的方式取得了显著的性能提升。该方法使用了一种新的策略，通过初始化一个网格作为图像原型，并使用基于Transformer的模块来更新每个聚类中心，从而描述像素的语义信息。这种方法相比于直接在高分辨率特征中提取图像语义的方法，减少了计算量，特别是对于视觉Transformers来说。因此，这种轻量级的Transformer模型在计算资源有限的情况下具有较高的效率和性能。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AAAI 2023 | 轻量级语义分割新范式： Head-Free 的线性 Transformer 结构](https://blog.csdn.net/KANG157/article/details/129877029)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [ICML 2023 | 轻量级视觉Transformer (ViT) 的预训练实践手册](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/130817858)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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