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规模上，卷积神经网络与视觉变压器相等
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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
本文介绍了视觉Transformer，将其解释为具有动态卷积的ConvNets，并比较了它们的设计选择。作者证明了视觉Transformer可以指导网络设计，并展示了如何提高性能和收敛速度。
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关键要点
- 视觉Transformer被解释为具有动态卷积的ConvNets。
- 在统一框架中比较视觉Transformer和ConvNets的设计选择。
- 视觉Transformer可以指导网络设计，参考ConvNets的设计空间。
- 通过更换激活函数和创建更高效的深度视觉Transformer来提高性能和收敛速度。
- 该统一解释旨在激发社区，推动更先进的网络架构发展。
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