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Learning to Edit Vision Transformers
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了视觉变换器（ViTs）在子群体转变时的预测错误，并提出了一种基于超网络的定位-编辑方法，以提升ViTs在对象识别任务中的性能。
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关键要点
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本文探讨了视觉变换器（ViTs）在子群体转变时的预测错误。
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研究填补了计算机视觉领域编辑模型的空白。
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提出了一种基于超网络的定位-编辑方法。
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该方法能够有效识别和调整模型参数。
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提升了ViTs在对象识别任务中的表现。
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实现了可调的泛化与局部性权衡。
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