deepvit的参数解析
时间: 2023-08-18 21:50:08 浏览: 68
deepvit是一个基于transformer的图像分类模型,它使用了Vision Transformer(ViT)的思想。以下是deepvit的参数解析:
1. `image_size`:输入图像的大小,例如224x224。
2. `patch_size`:输入图像被分割成的patch的大小,例如16x16。
3. `num_classes`:分类的类别数。
4. `depth`:模型的深度,即transformer encoder的数量。
5. `num_heads`:每个transformer encoder中multi-head attention的头数。
6. `mlp_ratio`:transformer encoder中全连接层输出的尺寸与输入的比率。
7. `qkv_bias`:是否对query、key、value进行偏置。
8. `drop_rate`:dropout的概率。
9. `attn_drop_rate`:multi-head attention中的dropout概率。
10. `drop_path_rate`:使用stochastic depth时的dropout概率。
11. `norm_layer`:归一化层的类型,例如BatchNorm、LayerNorm等。
12. `pretrained`:是否使用预训练的权重。
13. `num_features`:模型中特征的数量。
14. `head_bias`:最终分类层是否进行偏置。
15. `pool`:特征提取后的池化方法,例如average、max等。
16. `in_chans`:输入图像的通道数。
17. `distillation`:是否使用蒸馏技术。
18. `layers`:模型中每个transformer encoder的配置,例如每个encoder有多少个multi-head attention层、全连接层等。
以上是deepvit中常用的参数解析,具体实现可能会有所不同。
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