Model Initialization

複製相同、蒸餾相異：為線性視覺 Transformer 注入預訓練威力的全新初始化策略

Copy the Same, Distill the Difference: A Smart Initialization Paradigm for Linear Vision Transformers

本研究提出 CSDD 初始化框架，透過直接複製「算子無關」的 MLP 權重並蒸餾「算子特定」的注意力路由行為，成功讓線性視覺 Transformer（Linear ViT）無縫繼承 Softmax 預訓練模型的效能。