移动版 V-MoEs：通过稀疏的专家混合缩小视觉变形器

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过使用稀疏混合专家模型将 Vision Transformers（ViTs）降低规模以适应资源受限的视觉应用，实现了性能和效率之间更好的平衡。

该文介绍了一种软的 MoE 方法，可以在训练和推断成本上实现模型容量的扩展，解决了传统的 MoE 方法中存在的多个问题。该方法在视觉识别任务中表现优于标准的 Transformers 和其他 MoE 变种，并且在模型规模扩展上也有良好的性能。

MoE Transformers 模型容量 模型规模扩展 视觉识别
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