文章目录

  • 摘要
  • 1、简介
  • 2、普通的神经网络架构
  • 3、普通网络的训练
    • 3.1、深度训练策略
    • 3.2、串联的激活函数
  • 4、实验
    • 4.1、消融研究
    • 4.2、注意可视化
    • 4.3、与SOTA体系结构的比较
    • 4.4、COCO实验
  • 5、结论

摘要

链接:https://arxiv.org/pdf/2305.12972v2.pdf
基础模型的核心理念是“多而不同”,计算机视觉和自然语言处理领域的惊人成功就是例证。然而,优化的挑战和transformers模型固有的复杂性要求范式向简单性转变。在本研究中,我们介绍VanillaNet,一个包含优雅设计的神经网络架构。通过避免高深度,快捷方式和复杂的操作,如自我关注,VanillaNet令人耳目一新的简洁,但非常强大。每一层都被精心制作得紧凑而直接,非线性激活函数在训练后被修剪以恢复原始结构。VanillaNet克服了固有复杂性的挑战,使其成为资源受限环境的理想选择。其易于理解和高度简化的架构为高效部署提

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