DHVT

DHVT:小数据集也能轻松训练!缩小VIT与CNN鸿沟,解决从零开始的训练难题

前言 VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面,采用混合结构,将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中,迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面,引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新 ......
鸿沟 难题 数据 DHVT CNN

DHVT:在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距,解决从零开始训练的问题

VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。 在空间方面,采用混合结构,将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中,迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面,引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的 ......
卷积 神经网络 差距 神经 之间
共2篇  :1/1页 首页上一页1下一页尾页