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。