arXiv · cs.AI· Hyeongheon Cha, Hyungjun Yoon, Sung-Ju Lee·· 2 天前
Later Is Better：视觉Transformer在分布偏移下的延迟集中式词元缩减
Later Is Better: Token Reduction for ViTs Under Distribution Shift
arXiv:2610.07758v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Hyeongheon Cha, Hyungjun Yoon, Sung-Ju Lee
研究任务与主要进展
Hyeongheon Cha、Hyungjun Yoon 和 Sung-Ju Lee 在论文摘要中提出一种单参数幂律词元缩减调度，通过将缩减集中到网络后层，改善视觉Transformer在分布偏移下的准确率。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org