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研究提出AttenFeed模块与uViT架构

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AI 综述

韩国研究者 Junhyeok Kim 等人提出 AttenFeed 模块与统一 Vision Transformer（uViT），用 AttenFeed 模块序列替代传统 Vision Transformer 中 Attention 与 FFN 交替的结构，以检验这种二分是否必要。在多个数据集和模型规模上的对比实验显示，Attention-FFN 的二分结构会因 ViT 参数分配的刚性，在较小模型规模下拖累性能。该研究以 arXiv 预印本形式发布，尚未经过同行评审。

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10月8日

12:00
arXiv cs.CV
研究：Vision Transformer 中 Attention-FFN 分离结构的必要性
研究提出 AttenFeed 模块与统一 Vision Transformer（uViT），用 AttenFeed 模块序列替代传统 Attention-FFN 交替结构，以检验 ViT 中 Attention-FFN 二分的必要性。在多个数据集和模型规模上的对比实验显示，这种二分结构会因 ViT 参数分配的刚性而在较小模型规模下拖累性能。

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