可解释的视觉 Transformer 结合支持向量机的高效干旱胁迫识别
本研究比较了卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer(ViT)在服装分类中的应用。研究发现,CNN是图像分类的基石,而ViT引入了自注意机制,可以对不同输入数据进行细致加权。研究还探讨了使用这两种架构的最新方法,以确定在电子商务中对时尚MNIST数据集进行图像分类的最佳架构。研究强调了将这两种架构以不同形式结合的重要性,以提高整体性能。
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