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基于大脑启发的分步补丁合并技术在视觉变换器中的应用
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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
本文介绍了三种易于实现的视觉Transformer变体，包括并行处理残差层、微调注意力层权重以适应更高分辨率和其他分类任务，以及添加基于MLP的补丁预处理层。作者使用ImageNet-1k数据集评估了这些设计选择的影响，并在ImageNet-v2测试集上确认了研究发现。
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关键要点
- 提出了三种易于实现的视觉 Transformer 变体。
- 第一种变体：可以在不降低精度的情况下并行处理视觉 Transformer 的残差层。
- 第二种变体：对注意力层的权重进行微调以适应更高分辨率和其他分类任务，节省计算量并减少内存消耗。
- 第三种变体：添加基于 MLP 的补丁预处理层，提高自监督训练效果。
- 使用 ImageNet-1k 数据集评估设计选择的影响，并在 ImageNet-v2 测试集上确认研究发现。
- 在六个较小的数据集上评估了转移性能。
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