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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1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
Evo-ViT是一种自我驱动的视觉转换器加速方法，通过选择和更新令牌来提升图像分类性能。研究提出了自适应计算、稀疏训练框架和高效压缩方案等多种优化技术，显著降低计算成本并提高模型准确性，支持边缘计算设备的应用。
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关键要点
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Evo-ViT是一种自我驱动的视觉转换器加速方法，通过选择和更新令牌来提升图像分类性能。
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该方法采用了自适应计算、稀疏训练框架和高效压缩方案等多种优化技术。
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Evo-ViT显著降低了计算成本并提高了模型准确性，支持边缘计算设备的应用。
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研究中提出的Token Pruning & Squeezing模块提高了模型的计算速度和图像分类精度。
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通过评估多种模型压缩技术，研究解决了视觉Transformer在计算和内存需求方面的问题，优化了资源受限环境中的ViTs。
❓
延伸问答
Evo-ViT是什么？
Evo-ViT是一种自我驱动的视觉转换器加速方法，通过选择和更新令牌来提升图像分类性能。
Evo-ViT如何降低计算成本？
Evo-ViT采用自适应计算、稀疏训练框架和高效压缩方案等技术，显著降低了计算成本。
Evo-ViT支持哪些应用场景？
Evo-ViT支持边缘计算设备的应用，适用于资源受限的环境。
Token Pruning & Squeezing模块的作用是什么？
Token Pruning & Squeezing模块提高了模型的计算速度和图像分类精度。
Evo-ViT在图像分类任务中的表现如何？
Evo-ViT在图像分类任务中显著提高了模型准确性。
Evo-ViT如何解决视觉Transformer的计算和内存需求问题？
Evo-ViT通过评估多种模型压缩技术，优化了视觉Transformer在计算和内存需求方面的问题。
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