文章 2023-05-24 来自:开发者社区

ResNet50 文艺复兴 | ViT 原作者让 ResNet50 精度达到82.8%,完美起飞!!!(二)

3模型蒸馏3.1 “consistent and patient teacher”假说在本节中,对介绍中提出的假设进行实验验证,如图1所示,当作为函数匹配时,蒸馏效果最好,即当学生和教师模型输入图像是一致视图时,通过mixup合成“filled”,当学生模型接受长时间的训练时(即“教师”很有耐心)。为了确保假说的稳健性,作者对4个中小型数据集进行了非常彻底的分析,即Flowers102,Pets....

ResNet50 文艺复兴 | ViT 原作者让 ResNet50 精度达到82.8%,完美起飞!!!(二)
文章 2023-05-24 来自:开发者社区

ResNet50 文艺复兴 | ViT 原作者让 ResNet50 精度达到82.8%,完美起飞!!!(一)

在计算机视觉方面,实现最先进性能的大型模型与实际应用中简单的模型之间的差距越来越大。在本文中,将解决这个问题,并显著地弥补这2种模型之间的差距。在实证研究中,作者的目标不是一定要提出一种新的方法,而是努力确定一种稳健和有效的配置方案,使最先进的大模型在实践中能够得到应用。本文证明了在正确使用的情况下,知识蒸馏可以在不影响大模型性能的情况下减小它们的规模。作者还发现有某些隐式的设计选择可能会极大地....

ResNet50 文艺复兴 | ViT 原作者让 ResNet50 精度达到82.8%,完美起飞!!!(一)
文章 2023-05-24 来自:开发者社区

ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(二)

4实现4.1 消融实验1、Expand ratio of MLP之前的实验证明了本文的设计原则,即大的模型深度可以弥补每个构件的不足。通常,在模型深度和构建块的复杂性之间存在一种权衡。有了固定的计算预算,轻量级的构建块可以享受更深层次的网络工作架构。表5为了进一步研究这种权衡,作者提供了一些具有不同深度的ShiftViT模型。对于ShiftViT,大多数参数存在于MLP部分。作者可以通过改变ML....

ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(二)
文章 2023-05-24 来自:开发者社区

ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(一)

1简介Backbone的设计在计算机视觉中起着至关重要的作用。自从AlexNet的革命性进步以来,卷积神经网络(CNNs)已经主导了这个邻域近10年。然而,最近的ViTs已经显示出了挑战这个宝座的潜力。ViT的优势首先在图像分类任务中得到了证明,在该任务中,ViT的Backbone显著优于CNN的Backbone。由于ViT优秀的性能使得,ViT的变体蓬勃发展迅速应用到许多其他计算机视觉任务,如....

ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度,论述ViT的成功不在注意力!(一)

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