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本文目录一览：

• 1、DeiT:注意力Attention也能蒸馏

DeiT:注意力Attention也能蒸馏

1、在深入探讨DeiT之前，有必要理解ViT面临的挑战，尤其是对大规模数据的依赖。DeiT通过精心设计的知识蒸馏策略，成功地在ImageNet上训练出了一款无需依赖大量数据的Transformer，实现了Transformer在视觉领域的高效训练。

2、第48节探讨了MiniViT，一种通过权重复用压缩视觉Transformer的创新方法，由微软提出。Transformer，起源于Google，如BERT，采用Self-Attention机制，非顺序结构，便于并行训练和捕捉全局信息。当前研究趋势聚焦于增大模型规模以提升性能，同时缩小模型以适应手机和IoT设备。

3、Transformer通过多头自注意力和全连接层实现，理论表现优于CNN，但计算复杂度高，一些方法提出将Transformer融入CNN主干或替代卷积模块。DeiT通过数据增强、正则化和蒸馏策略，引入CNN归纳偏置加速网络收敛，通过软蒸馏和硬蒸馏策略提高小数据集上的表现，引入distillation token增强效果。

4、采用多尺度的Transformer编码器与卷积层处理特征，实现ImageNet数据集上的最 CaiT （Cross-Attention Image Transformer）：一种基于Transformer的图像分类模型，使用交叉注意力机制处理不同尺度特征，获得ImageNet数据集最佳结果。

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