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计算机视觉模型中背景偏差去除的遮盖策略
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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
本文研究了Vision Transformers在分布偏移情况下的泛化问题，发现其在背景和纹理上学习的偏差较弱，而对形状和结构的归纳偏差较强。相比卷积神经网络，Vision Transformers在分布偏移情况下具有更好的泛化性能，准确度高出5%以上。作者提出了增强泛化性能的GE-ViTs，并设计了更平滑的学习策略以优化其性能。
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关键要点
- 研究了 Vision Transformers 在分布偏移情况下的泛化问题。
- 发现 Vision Transformers 在背景和纹理上学习的偏差较弱，对形状和结构的归纳偏差较强。
- Vision Transformers 在分布偏移情况下相比卷积神经网络具有更好的泛化性能，准确度高出 5% 以上。
- 提出了增强泛化性能的 GE-ViTs，其对超参数的敏感度高于相应的 CNN 模型。
- 设计了更平滑的学习策略以优化 GE-ViTs 的性能。
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