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CNN 还是 ViT？透过卷积再探视觉 Transformer
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为门控位置自注意力的机制，它结合了卷积神经网络的空间学习和自注意力层的位置不变性。作者使用这种机制构建了混合卷积 - 自注意力神经网络 ConViT，并在 ImageNet 数据集上进行了实验，结果表明该网络在图像分类任务上表现出色，具有更高的样本效率和对定位特征的更好注意力。
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关键要点
- 提出了一种门控位置自注意力机制，结合了卷积神经网络的空间学习和自注意力层的位置不变性。
- 使用该机制构建了混合卷积 - 自注意力神经网络 ConViT。
- 在 ImageNet 数据集上的实验表明，ConViT 在图像分类任务上表现优异。
- ConViT 具有更高的样本效率和对定位特征的更好注意力。
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