视觉Transformer后层集中缩词元应对分布偏移
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视觉Transformer后层集中缩词元应对分布偏移
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AI 综述
Hyeongheon Cha、Hyungjun Lee与Sung-Ju Lee在论文摘要中提出一种单参数幂律词元缩减调度，将词元缩减集中到视觉Transformer的后层，以应对测试分布与训练分布不一致。作者称，该方法可改善此类分布偏移下的准确率；目前报道仅提供摘要，未说明具体模型、数据集、比较基线或改进幅度。
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最新进展10月7日 12:00
Later Is Better：视觉Transformer在分布偏移下的延迟集中式词元缩减报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AILater Is Better：视觉Transformer在分布偏移下的延迟集中式词元缩减
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。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。