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CV领域Transformer之Self-Attention浅薄理解

CNN和Self-Attention的比较理解：

  • 对于CNN而言，越深的网络关注的区域越大，因为其每一层网络都相当于不断的整合之前的信息。以3×3卷积为例，如下图所示：蓝色方框表示能看到原始图像多大的区域。黄色方框表示原始图像。

CV领域Transformer之Self-Attention浅薄理解_第1张图片

  • CNN每一层都必须做的非常好，这样结果才能好。
  • Transformer相比于CNN，只需要一层就可以达到很深的CNN才能考虑到的全局信息。一层顶CNN十几层。
  • CV不像NLP每一个句子有单词可以做成一个个小的token，因此需要把其特征做成N等份，将每一等份拉长为一个向量，之后通过Transformer对每个向量进行重构，让每个token知道它上面是什么，下面是什么，远处是什么···

  • Transformer对比CNN结构，缺少一定的平移不变性和局部感知性，因此在数据量不够大时，很难达到CNN的同等效果；也就是说在中规模数据集下效果会比CNN的低上几个百分点。当

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