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深入解析随机 Transformer [译]

本文介绍了解码器模块的工作原理,包括自注意力层、残差连接和层归一化、编码器-解码器注意力层和前馈层。解码器通过自回归方式生成输出序列的下一个token,并利用编码器的输出进行注意力互动。最后,通过线性层和softmax层将解码器的输出转换成概率,并使用贪婪解码选择最可能的下一个token。文章还提供了一个随机编码器-解码器Transformer的示例,并介绍了生成输出序列的过程。

深入解析随机 Transformer [译]

宝玉的分享
宝玉的分享 · 2024-01-03T12:07:00Z

本文提出了一种改进的FSOD模型来解决样本不均衡和特征传播不足的问题。通过解耦基类和少样本类的参数以及引入编码器和解码器之间的跳跃连接,构建一个统一解码器模块,能够动态融合解码器的中间层作为输出特征。实验结果显示,在PASCAL VOC和MSCOCO等常用数据集上,我们的模型在微调和元学习范式中稳定提升了5%到10%,并且超过了近期工作的最高得分。

解耦 DETR 用于少样本目标检测

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-20T00:00:00Z
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