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参数量下降85%,性能全面超越ViT:全新图像分类方法ViR

图 1:在 CIFAR100 数据集上执行 ViR 和 ViT 的时间消耗比较。与未经预训练的 ViT 相比,ViR 的初始准确性和最终准确性均有所提高。深度 ViR 是并行结构。...在 ViR 的设计中,研究者首先介绍了在储备池中使用的拓扑结构,并展示了一些公式和特征以阐明其工作机理。然后,研究者描述了所提出的 ViR 网络,并进一步给出了深度 ViR 的实例。...最后,他们从几个方面分析了 ViR 的内在特性。 ViR 遵循与 ViT 相似的基础 pipeline,整体网络架构如图 2 所示: 图 2:模型概述。...表 1: ViR 和 ViT 的系统参数。...在没有任何预训练的情况下,研究者通过在 MNIST、 CIFAR10 和 CIFAR100 上执行图像分类任务,将 ViR1、 ViR-3、 ViR-6 和 ViR-12 与 ViT-1、 ViT-3、

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图 1:在 CIFAR100 数据集上执行 ViR 和 ViT 的时间消耗比较。与未经预训练的 ViT 相比,ViR 的初始准确性和最终准确性均有所提高。深度 ViR 是并行结构。...在 ViR 的设计中,研究者首先介绍了在储备池中使用的拓扑结构,并展示了一些公式和特征以阐明其工作机理。然后,研究者描述了所提出的 ViR 网络,并进一步给出了深度 ViR 的实例。...最后,他们从几个方面分析了 ViR 的内在特性。 ViR 遵循与 ViT 相似的基础 pipeline,整体网络架构如图 2 所示: 图 2:模型概述。...表 1: ViR 和 ViT 的系统参数。...在没有任何预训练的情况下,研究者通过在 MNIST、 CIFAR10 和 CIFAR100 上执行图像分类任务,将 ViR1、 ViR-3、 ViR-6 和 ViR-12 与 ViT-1、 ViT-3、

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