机器学习笔记 - 在 Vision Transformer 中可视化注意力

本文介绍了视觉转换器(ViT)的工作原理,强调其在计算机视觉领域的优越性。通过四个步骤详细展示了如何在ViT中可视化注意力,包括导入库、创建模型、设计可视化函数和实际图像的可视化过程,揭示了ViT如何利用注意力机制处理图像特征。

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        2022 年,视觉变换器(ViT) 成为卷积神经网络(CNN) 的有力竞争对手,后者现已成为计算机视觉领域的最先进技术,并广泛应用于许多图像识别应用中。在计算效率和准确性方面,ViT 模型超过了当前最先进的 (CNN) 几乎四倍

一、视觉转换器 (ViT) 如何工作?

        视觉转换器模型的性能由优化器、网络深度和数据集特定的超参数等决策决定。CNN 比 ViT 更容易优化。纯 Transformer 和 CNN 前端之间的区别在于将 Transformer 与 CNN 前端结合起来。标准 ViT 词干采用 16*16 卷积,步幅为 16。相比之下,步长为 2 的 3*3 卷

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