groupvit中的group tokens是随机初始化的吗

关于GroupVIT中的group tokens的初始化，它们通常是随机初始化的。在GroupVIT中，group tokens是一种特殊的可学习参数，用于表示输入图像中的不同区域，以便对这些区域进行更好的特征提取。在训练过程中，这些group tokens会随着模型的学习而进行更新和调整。因此，它们的初始值并不影响模型的最终性能。

相关问题

groupvit中的group tokens是怎么学到不同的类别信息的

GroupVIT中的group tokens是通过模型的训练过程来学习不同的类别信息的。在GroupVIT中，模型通过自监督学习的方式来学习图像中的不同区域，并将这些区域表示为group tokens。这些group tokens可以被视为是对图像中不同区域的一种抽象表示，每个group token都可以表示图像中的一个不同的区域。

在训练过程中，模型会将输入的图像分为不同的区域，并将这些区域表示为group tokens。然后，模型会通过自监督任务来训练自身，使得group tokens能够更好地捕捉图像中的关键信息。例如，在GroupVIT中，模型可以使用对比学习任务来训练自身，以使得group tokens能够更好地区分不同的图像区域，并且通过这些区域来提取更具有判别性的特征。

因此，GroupVIT中的group tokens是通过模型的自监督学习过程来学习不同的类别信息的，从而使得模型能够提取更加准确和判别性的特征。

group vit中的group tokens的初始值是什么

Group VIT中的Group Tokens的初始值是一个全零张量。在Group VIT的实现中，Group Tokens是通过一个可学习的嵌入层进行编码的。在初始状态下，这个嵌入层将全零张量映射为一个低维向量，作为Group Tokens的初始值。在模型的训练过程中，Group Tokens会随着输入序列的不断迭代而逐渐更新。