提出免训练ViT令牌压缩框架Prune-and-Merge
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提出免训练ViT令牌压缩框架Prune-and-Merge
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AI 综述
Vatsal等在arXiv论文摘要中提出免训练的Prune-and-Merge ViT框架，可直接压缩现成视觉Transformer中的令牌，方法结合基于类别注意力的剪枝与基于相似度的合并，并配套提出RAD和PFR两个鲁棒性评估指标。 作者称，该方法在预训练ViT和DeiT上竞争性地降低计算量，同时保持对常见图像变换的预测稳定性，准确率优于现有令牌缩减方法。以上说法基于论文摘要，材料未提供实验规模、基线细节或全文核验信息。
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最新进展10月14日 12:00
Prune-and-Merge ViT：无需训练的视觉Transformer剪枝-合并Token压缩报道时间线
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10月14日
- arXiv · cs.AIPrune-and-Merge ViT：无需训练的视觉Transformer剪枝-合并Token压缩
Vatsal等在论文摘要中提出无需训练的Prune-and-Merge ViT，用于压缩现成视觉Transformer中的Token。方法结合基于类别注意力的剪枝与基于相似度的合并，并在预训练ViT和DeiT上提升效率，同时保持对常见图像变换的预测稳定性；作者还提出RAD和PFR用于评估鲁棒性。基于论文摘要，材料称其准确率优于现有Token缩减方法，但未提供实验规模、基线细节或全文核验信息。
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