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通过自适应策略加速 Vision Transformer 的训练：导航扩展法则
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内容提要
该研究利用比例定律推导了最优计算模型的尺寸，并成功将其实现在视觉变换器中，证明了形状优化的视觉变换器在多个任务中都能取得出色的效果，为更有信息的比例扩展铺平了道路。
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关键要点
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该研究利用比例定律推导最优计算模型的尺寸。
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研究推进和改良了比例定律以推断计算优化的模型形状。
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成功将形状优化的视觉变换器（SoViT）应用于视觉变换器中。
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SoViT在多个任务中表现出色，挑战了盲目扩大视觉模型的做法。
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研究为更有信息的比例扩展铺平了道路。
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