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ViT 比 ResNet 好嗎？
ViT 比 ResNet 好嗎？
Michele
Sat Aug 24 2024
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您能否詳細說明為什麼您會問 Vision Transformer (ViT) 是否比殘差網路 (ResNet) 更好？
兩種模型都有其獨特的優勢，並且適用於電腦視覺中的不同任務。
例如，ViT 擅長捕捉全域上下文和遠端依賴關係，而 ResNet 以其處理複雜模式和深層表示的能力而聞名。
您是否正在尋找一種可以在特定任務上實現更好性能的模型，或者您有興趣了解兩種架構之間的根本差異？
5 回答
Lorenzo
Mon Aug 26 2024
ViT 相對於 ResNet 等傳統卷積神經網路的一個關鍵優勢是它能夠保留更多空間資訊。
這項特性使 ViT 能夠更好地捕捉視覺資料中複雜的關係，從而提高影像分類和物件偵測等任務的表現。
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Martino
Mon Aug 26 2024
ViT 的另一個值得注意的方面是它在學習高品質中間表示方面的熟練程度。
當使用大量資料進行訓練時，ViT 能夠提取有意義的特徵，這些特徵可以有效地用於下游任務。
此功能使 ViT 與其他架構區分開來，並使其成為各種應用程式的有前途的選擇。
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SsamziegangStroll
Mon Aug 26 2024
有趣的是，最近提出的另一個模型 MLP-Mixer 的表徵能力被發現更接近 ViT，而不是 ResNet。
這項觀察結果表明，MLP-Mixer 可能還具有 ViT 的一些優點，包括保留空間資訊和學習有效表示的能力。
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ethan_carter_engineer
Mon Aug 26 2024
深度學習架構的最新進展催生了在各種任務中表現出卓越性能的新穎模型。
其中，Vision Transformer (ViT) 因其獨特的功能而受到廣泛關注。
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SejongWisdomKeeperElite
Mon Aug 26 2024
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