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将视觉 Transformer 解析为具有动态卷积的卷积神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文将视觉Transformer解释为具有动态卷积的ConvNets，并比较了它们的设计选择。作者展示了如何通过更换激活函数和创建效率更高的深度视觉Transformer来提高性能和收敛速度。
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关键要点
- 将视觉Transformer解释为具有动态卷积的ConvNets。
- 在统一框架中比较视觉Transformer和ConvNets的设计选择。
- 证明视觉Transformer可以参考ConvNets的设计空间来指导网络设计。
- 通过更换激活函数提高性能和收敛速度。
- 创建效率更高的深度视觉Transformer以提升表现。
- 该统一解释旨在激发社区并推动更先进的网络架构发展。
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