SLAB：华为开源，通过线性注意力和PRepBN提升Transformer效率 | ICML 2024 - 晓飞的算法工程笔记
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原文中文，约5900字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本论文提出了一种高效的Transformer架构，通过渐进重参数化批归一化和简化线性注意力的方法，在推理阶段提高效率。该方法在多个基准测试中展示了强大的性能，特别适用于图像分类和物体检测任务。
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关键要点
- 论文提出了一种高效的Transformer架构，结合渐进重参数化批归一化和简化线性注意力。
- 该方法在推理阶段提高了效率，特别适用于图像分类和物体检测任务。
- 通过逐步将LayerNorm替换为重参数化批归一化，保持了无损准确率。
- 设计了一种简化的线性注意力机制，计算成本低且性能可比。
- 渐进重参数化的BatchNorm在多个基准测试中表现出强大的性能。
- SLAB Transformer在图像分类任务中达到了83.6%的Top-1准确率，推理延迟为16.2毫秒。
- 提出的RepBN公式增强了训练稳定性和整体性能。
- 简化线性注意力模块通过ReLU和深度可分卷积实现局部特征增强。
- 论文在语言建模任务上也评估了提出的方法，获得了可比较的性能和更低的推理延迟。
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