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GenFormer——生成图像是提高变换器在小数据集上的鲁棒性的全部需求
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了视觉Transformer（ViT）的鲁棒性，发现其在抗干扰性上优于传统卷积神经网络（CNN）。实验表明，ViT在小数据集上表现良好，增加计算资源和数据增强可提升其性能。此外，紧凑型Transformer（CCT）在医学图像分类中显示出潜力，适合数据稀缺的情况。
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关键要点
- 视觉Transformer（ViT）在抗干扰性上优于传统卷积神经网络（CNN）。
- ViT在小数据集上表现良好，使用足够的数据进行预训练可以提升其鲁棒性。
- 增加计算资源和数据增强可以弥补ViT在小规模数据学习时的归纳偏差。
- 紧凑型Transformer（CCT）在医学图像分类中显示出潜力，适合数据稀缺的情况。
❓
延伸问答
视觉Transformer（ViT）相比于卷积神经网络（CNN）有什么优势？
ViT在抗干扰性上优于传统的卷积神经网络（CNN），并且在小数据集上表现良好。
如何提高视觉Transformer在小数据集上的鲁棒性？
增加计算资源和数据增强可以弥补ViT在小规模数据学习时的归纳偏差，从而提升其鲁棒性。
紧凑型Transformer（CCT）在医学图像分类中有什么潜力？
CCT在医学图像分类中显示出良好的性能，特别适合数据稀缺的情况。
ViT在小数据集上表现良好的原因是什么？
使用足够的数据进行预训练可以提升ViT的鲁棒性，使其在小数据集上表现良好。
如何通过数据增强提升ViT的性能？
数据增强可以帮助ViT在小规模数据学习时减少归纳偏差，从而提升模型性能。
ViT和ResNet在鲁棒性方面的比较如何？
实验表明，在使用足够的数据量进行预训练的情况下，ViT的鲁棒性至少与ResNet相当。
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