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令牌补偿器：在不重新调优的情况下改变视觉变压器的推理成本
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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
本研究提出了一种模型算术框架，通过引入令牌补偿器（ToCom）解决视觉变压器（ViTs）在训练和推理阶段压缩程度不匹配的问题。实验证明，ToCom的应用能够显著提升模型的鲁棒性和性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种模型算术框架，解决视觉变压器（ViTs）在训练和推理阶段压缩程度不匹配的问题。
- 引入了令牌补偿器（ToCom），可以解耦训练和推理阶段的压缩程度。
- ToCom作为小插件，能够直接应用于任何下游模型，显著提升模型的鲁棒性和性能。
- 实验结果表明，ToCom在多个下游任务上实现了平均性能提高，验证了该方法的有效性。
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