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Fibottention: 多头多视线接纳的初级视觉表征学习
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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
本文提出了一种基于学习的、实例相关的注意力机制来加速 Vision Transformers 网络，解决了由结构化注意力模式引起的语义信息丧失问题。该方法可以在保证准确率的情况下显著减少计算量，达到更优的精度-计算复杂度平衡点。结合 Token 稀疏机制，该方法可以将 Vision Transformers 网络的 FLOPs 降低超过 60%。
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关键要点
- 提出了一种基于学习的、实例相关的注意力机制来加速 Vision Transformers 网络。
- 自注意力操作限制在空间上邻近的一组 Token 上。
- 通过轻量级的连接性预测器模块评估 Token 之间的连接得分。
- 解决了由结构化注意力模式引起的语义信息丧失问题。
- 在保证准确率的情况下显著减少计算量。
- 达到更优的精度－计算复杂度平衡点。
- 结合 Token 稀疏机制，降低 Vision Transformers 网络的 FLOPs 超过 60%。
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