打破线性注意力的低秩困境
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内容提要
本研究提出了一种创新的秩增强视觉线性变换器（RAVLT），通过改进线性注意力机制，在多个视觉任务中表现优异，尤其在ImageNet-1k上达到了84.4%的准确率。
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