Warum Transformer CNN in der Computer Vision ersetzt hat

Transformer und CNN sind häufig verwendete neuronale Netzwerkmodelle beim Deep Learning, und ihre Designideen und Anwendungsszenarien sind unterschiedlich. Transformer eignet sich für Sequenzdatenaufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, während CNN hauptsächlich für räumliche Datenaufgaben wie die Bildverarbeitung verwendet wird. Sie haben einzigartige Vorteile in verschiedenen Szenarien und Aufgaben.

Transformer ist ein neuronales Netzwerkmodell zur Verarbeitung von Sequenzdaten, das ursprünglich zur Lösung maschineller Übersetzungsprobleme vorgeschlagen wurde. Sein Kern ist der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, der Fernabhängigkeiten erfasst, indem er die Beziehung zwischen verschiedenen Positionen in der Eingabesequenz berechnet und dadurch Sequenzdaten besser verarbeitet. Das Transformatormodell besteht aus Encoder und Decoder. Der Encoder verwendet einen Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismus zur Modellierung der Eingabesequenz und kann Informationen an verschiedenen Orten gleichzeitig berücksichtigen. Dieser Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Modell, sich auf verschiedene Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren, um Merkmale besser zu extrahieren. Der Decoder generiert die Ausgabesequenz über den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus und den Encoder-Decoder-Aufmerksamkeitsmechanismus. Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus hilft dem Decoder, sich auf Informationen an verschiedenen Positionen in der Ausgabesequenz zu konzentrieren, und der Encoder-Decoder-Aufmerksamkeitsmechanismus hilft dem Decoder, relevante Teile der Eingabesequenz zu berücksichtigen, wenn er an jeder Position eine Ausgabe generiert. Im Vergleich zu herkömmlichen CNN-Modellen bietet Transformer einige Vorteile bei der Verarbeitung von Sequenzdaten. Erstens ist es flexibler und kann Sequenzen beliebiger Länge verarbeiten, während CNN-Modelle normalerweise Eingaben fester Länge erfordern. Zweitens ist Transformer besser interpretierbar und kann den Fokus des Modells bei der Verarbeitung von Sequenzen durch Visualisierung der Aufmerksamkeitsgewichte verstehen. Darüber hinaus haben Transformer-Modelle bei vielen Aufgaben eine hervorragende Leistung erzielt und herkömmliche CNN-Modelle übertroffen. Kurz gesagt, Transformer ist ein leistungsstarkes Modell zur Verarbeitung von Sequenzdaten. Durch den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus und die Encoder-Decoder-Struktur kann es die Beziehung von Sequenzdaten besser erfassen und weist eine bessere Flexibilität und Interpretierbarkeit auf .

CNN ist ein neuronales Netzwerkmodell, das zur Verarbeitung räumlicher Daten wie Bilder und Videos verwendet wird. Sein Kern umfasst Faltungsschichten, Pooling-Schichten und vollständig verbundene Schichten, die Aufgaben wie Klassifizierung und Erkennung durch Extrahieren lokaler Merkmale und Abstrahieren globaler Merkmale erledigen. CNN bietet eine gute Leistung bei der Verarbeitung räumlicher Daten, verfügt über Übersetzungsinvarianz und lokales Bewusstsein und verfügt über eine schnelle Berechnungsgeschwindigkeit. Eine wesentliche Einschränkung von CNN besteht jedoch darin, dass es nur Eingabedaten fester Größe verarbeiten kann und bei der Modellierung von Abhängigkeiten über große Entfernungen relativ schwach ist.

Obwohl Transformer und CNN zwei verschiedene neuronale Netzwerkmodelle sind, können sie bei bestimmten Aufgaben miteinander kombiniert werden. Beispielsweise kann bei der Bildgenerierungsaufgabe CNN verwendet werden, um Merkmale aus dem Originalbild zu extrahieren, und dann kann Transformer zum Verarbeiten und Generieren der extrahierten Merkmale verwendet werden. Bei Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Transformer zur Modellierung von Eingabesequenzen verwendet werden, und CNNs können dann für Aufgaben wie die Klassifizierung der resultierenden Merkmale oder die Erstellung von Textzusammenfassungen verwendet werden. Diese Kombination kann die Vorteile beider Modelle voll ausnutzen. CNN verfügt über gute Funktionen zur Merkmalsextraktion im Bildbereich, während Transformer bei der Sequenzmodellierung eine gute Leistung erbringt. Daher kann man durch die gemeinsame Verwendung dieser Technologien eine bessere Leistung in ihren jeweiligen Bereichen erzielen.

Transformer ersetzt CNN im Bereich Computer Vision

Transformer ersetzt nach und nach CNN im Bereich Computer Vision aus folgenden Gründen:

1. Fernabhängigkeitsmodellierung weiter optimieren: Das traditionelle CNN-Modell hat einige Probleme beim Umgang mit Ferngesprächen Einschränkungen bei Abhängigkeitsproblemen, da sie Eingabedaten nur über ein lokales Fenster verarbeiten können. Im Gegensatz dazu kann das Transformer-Modell durch den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus Fernabhängigkeiten besser erfassen und schneidet daher bei der Verarbeitung von Sequenzdaten besser ab. Um die Leistung weiter zu verbessern, kann das Transformer-Modell verbessert werden, indem die Parameter des Aufmerksamkeitsmechanismus angepasst oder ein komplexerer Aufmerksamkeitsmechanismus eingeführt werden. 2. Auf andere Bereiche angewendete Fernabhängigkeitsmodelle: Neben Sequenzdaten stellen Fernabhängigkeitsprobleme auch in anderen Bereichen Herausforderungen dar. Beispielsweise ist bei Computer-Vision-Aufgaben auch der Umgang mit weiträumigen Pixelabhängigkeiten ein wichtiges Thema. Sie können versuchen, das Transformer-Modell über die Selbstaufmerksamkeitsmaschine auf diese Felder anzuwenden. Das traditionelle CNN-Modell erfordert einen manuellen Entwurf der Netzwerkstruktur, während sich das Transformer-Modell durch einfache Modifikationen wie das Erhöhen oder Verringern von Schichten oder anpassen lässt die Anzahl der Köpfe. Dies macht den Transformer flexibler bei der Bewältigung vielfältiger Bildverarbeitungsaufgaben.

Der Aufmerksamkeitsmechanismus des Transformer-Modells verfügt über visuelle Eigenschaften, die es einfacher machen, die Aufmerksamkeit des Modells auf die Eingabedaten zu erklären. Dadurch können wir den Entscheidungsprozess des Modells bei bestimmten Aufgaben intuitiver verstehen und die Interpretierbarkeit des Modells verbessern.

4. Bessere Leistung: Bei einigen Aufgaben hat das Transformer-Modell das traditionelle CNN-Modell übertroffen, beispielsweise bei Bilderzeugungs- und Bildklassifizierungsaufgaben.

5. Bessere Generalisierungsfähigkeit: Da das Transformer-Modell bei der Verarbeitung von Sequenzdaten eine bessere Leistung erbringt, kann es Eingabedaten unterschiedlicher Länge und Struktur besser verarbeiten, wodurch die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessert wird.

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