arXivAI 研究
單一區塊實現多重深度:具備深度編程專家庫的循環 Vision Transformer
One Block, Multiple Depths: Recurrent Vision Transformers with Depth-Programmed Experts
論文提出 reViT 架構,僅利用單一重複使用的 Transformer 區塊,透過動態組合專家權重來模擬不同深度的特徵轉換,在大幅減少 70% 參數量的同時達到與標準全深度模型相當的精準度。
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One Block, Multiple Depths: Recurrent Vision Transformers with Depth-Programmed Experts
論文提出 reViT 架構,僅利用單一重複使用的 Transformer 區塊,透過動態組合專家權重來模擬不同深度的特徵轉換,在大幅減少 70% 參數量的同時達到與標準全深度模型相當的精準度。