vision transformer中拼接用什么函数
时间: 2023-11-06 09:45:40 浏览: 49
在Vision Transformer中,通常使用PyTorch中的torch.cat()函数来进行拼接。torch.cat()函数可以沿着给定的维度拼接给定的张量序列,例如,可以将多个形状相同的张量沿着它们的第1个维度(通常是通道维度)拼接成一个更大的张量,从而实现多头注意力机制。在Vision Transformer中,拼接通常在多头自注意力机制和全连接层之间进行,以将多个注意力头的输出连接到一起,并输入到全连接层进行下一步的处理。
相关问题
ViT(Vision Transformer)损失函数
ViT(Vision Transformer)是一种基于Transformer架构的视觉模型。对于ViT,损失函数的选择可以根据具体任务和应用场景而定。根据引用、和[3]中的论文,不同的ViT变种可能会使用不同的损失函数。
在《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》一文中,作者使用了交叉熵损失函数(cross-entropy loss)来训练Swin Transformer模型。交叉熵损失函数通常用于多类别分类问题,它可以度量模型输出概率分布与真实标签之间的差异。
而在《LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference》一文中,作者提出了一种名为LeViT的ViT变体,并采用了平均池化损失函数(average pooling loss)来训练模型。平均池化损失函数是通过将模型输出的特征图进行平均池化操作,然后与真实标签进行比较来计算损失。
此外,在《Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet》一文中,作者也使用了交叉熵损失函数来训练Tokens-to-Token ViT模型。
综上所述,ViT模型的损失函数可以根据具体的变种和任务而有所不同,常见的选择包括交叉熵损失函数和平均池化损失函数。
vision transformer中的token是指什么
Vision Transformer中的token是指输入图像被分解为一个个小块,每个小块都被视为一个token。这些tokens被送入Transformer模型中进行处理,以便在图像上执行任务。这种方法被称为Patch-based方法,它将图像划分为固定大小的块,然后将每个块视为一个token,以便在Transformer中进行处理。这种方法已被证明在图像分类、目标检测和分割等任务中非常有效。
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