swin transformer性能

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它在各种自然语言处理任务中表现出色。以下是Swin Transformer的一些性能表现：

1. 在ImageNet分类任务中，Swin Transformer在单张图像上的Top-1精度为87.4%。

2. 在COCO目标检测任务中，Swin Transformer在测试集上的AP分数为52.5%，在单GPU上的速度比其他Transformer模型快3倍以上。

3. 在WMT'14英德翻译任务中，Swin Transformer在BLEU-4指标上的表现超过了其他基于Transformer的模型，达到了44.5的分数。

4. 在GLUE任务中，Swin Transformer在单个模型上的平均分数为90.2，超过了BERT和RoBERTa等经典模型。

5. 在SuperGLUE任务中，Swin Transformer在单个模型上的平均分数为89.2，超过了BERT和RoBERTa等经典模型。

总体来说，Swin Transformer在各种自然语言处理任务中表现出色，表明它是一种非常有效的Transformer模型。

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Swin Transformer是一种新型的Transformers架构，而Swin Transformer block是Swin Transformer中的一种基本结构，可以用于构建更复杂的神经网络模型。它采用了类似于图像金字塔的结构，将图像分为多个小块，每个小块使用Transformers进行特征提取和信息交互，从而提高了模型的效率和性能。

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