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移动版 V-MoEs：通过稀疏的专家混合缩小视觉变形器
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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
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。
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关键要点
- 介绍了一种软的 MoE 方法
- 该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
- 在视觉识别任务中表现优于标准的 Transformers 和其他 MoE 变种
- 在模型规模扩展上也有良好的性能
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