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HSViT：水平可扩展的视觉 Transformer
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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
本论文介绍了一种新型的水平可伸缩视觉转换器(HSViT)，通过引入新的图像级特征嵌入和设计创新的水平可伸缩架构，减少模型层数和参数数量，促进ViT模型在多个节点上的协同训练和推理，实现比现有方案高达10%的top-1准确率，证明了其在保持归纳偏差方面的优越性。
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关键要点
- 介绍了一种新型的水平可伸缩视觉转换器(HSViT)
- 引入新的图像级特征嵌入
- 设计创新的水平可伸缩架构
- 减少模型层数和参数数量
- 促进ViT模型在多个节点上的协同训练和推理
- 实现比现有方案高达10%的top-1准确率
- 证明了其在保持归纳偏差方面的优越性
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