畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と Transformer は、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを示した 2 つの異なる深層学習モデルです。 CNN は主に、画像分類、ターゲット検出、画像セグメンテーションなどのコンピューター ビジョン タスクに使用されます。畳み込み演算を通じて画像上の局所的な特徴を抽出し、プーリング演算を通じて特徴の次元削減と空間的不変性を実行します。対照的に、Transformer は主に、機械翻訳、テキスト分類、音声認識などの自然言語処理 (NLP) タスクに使用されます。セルフアテンション メカニズムを使用してシーケンス内の依存関係をモデル化し、従来のリカレント ニューラル ネットワークにおける逐次計算を回避します。 これら 2 つのモデルは異なるタスクに使用されますが、シーケンス モデリングでは類似点があるため、より優れたパフォーマンスを実現するには、これらを組み合わせることが考えられます。たとえば、コンピューター ビジョン タスクでは、Transformer を使用して CNN のプーリング層を置き換え、グローバルなコンテキスト情報をより適切に取得できます。自然言語処理タスクでは、CNN を使用してテキスト内のローカル特徴を抽出し、Transformer を使用してグローバルな依存関係をモデル化できます。 CNN と Transformer を組み合わせたこの方法は、いくつかの研究で良好な結果を達成しています。それぞれの利点を組み合わせることで、ディープ ラーニング モデルをさらに改善できます。
CNN を Transformer に合わせて最新化する方法をいくつか紹介します:
1. セルフ アテンション メカニズム
Transformer モデルの中核となるのは、入力シーケンス内の関連情報を見つけて各位置の重要性を計算できるセルフ アテンション メカニズムです。同様に、CNN でも同様の方法を使用してモデルのパフォーマンスを向上させることができます。たとえば、畳み込み層に「クロスチャネル セルフ アテンション」メカニズムを導入して、異なるチャネル間の相関関係を捉えることができます。この方法により、CNN モデルは入力データ内の複雑な関係をよりよく理解できるようになり、モデルのパフォーマンスが向上します。
2. 位置エンコーディング
Transformer では、位置エンコーディングは入力シーケンスに位置情報を埋め込むために使用される技術です。 CNN では、同様の手法を使用してモデルを改善することもできます。たとえば、入力画像の各ピクセル位置に位置埋め込みを追加して、空間情報を処理する際の CNN のパフォーマンスを向上させることができます。
3. マルチスケール処理
畳み込みニューラル ネットワークは通常、固定サイズの畳み込みカーネルを使用して入力データを処理します。 Transformer では、マルチスケール処理を使用して、さまざまなサイズの入力シーケンスを処理できます。 CNN では、同様のアプローチを使用して、さまざまなサイズの入力画像を処理することもできます。たとえば、さまざまなサイズのコンボリューション カーネルを使用してさまざまなサイズのターゲットを処理し、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
4. アテンションベースのプーリング
CNN では、通常、特徴マップのサイズと数を削減するためにプーリング操作が使用されます。コンピューティングコストとメモリ使用量を削減します。ただし、従来のプーリング操作では一部の有用な情報が無視されるため、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。 Transformer では、セルフ アテンション メカニズムを使用して、入力シーケンス内の有用な情報をキャプチャできます。 CNN では、アテンションベースのプーリングを使用して同様の情報を取得できます。たとえば、プーリング操作でセルフ アテンション メカニズムを使用して、特徴値を単純に平均または最大化するのではなく、最も重要な特徴を選択します。
5. 混合モデル
CNN と Transformer は、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮する 2 つの異なるモデルです。場合によっては、これらを組み合わせてパフォーマンスを向上させることができます。たとえば、画像分類タスクでは、CNN を使用して画像の特徴を抽出し、Transformer を使用してこれらの特徴を分類できます。この場合、CNN と Transformer の両方の利点を最大限に活用して、より優れたパフォーマンスを実現できます。
6. 適応計算
Transformer では、セルフ アテンション メカニズムを使用する場合、各位置を他のすべての位置の類似性を考慮して計算する必要があります。 。これは、入力シーケンスの長さに応じて計算コストが指数関数的に増加することを意味します。この問題を解決するには、現在地から一定距離以内の他の場所の類似度のみを計算するなど、適応計算技術を利用することが考えられます。 CNN では、同様の手法を使用して計算コストを削減することもできます。
つまり、CNN と Transformer は 2 つの異なる深層学習モデルであり、どちらもさまざまなタスクで優れたパフォーマンスを示しています。ただし、それらを組み合わせることで、より優れたパフォーマンスを実現できます。いくつかの方法には、セルフアテンション、位置エンコーディング、マルチスケール処理、アテンションベースのプーリング、ハイブリッド モデル、適応コンピューティングなどの技術の使用が含まれます。これらの技術により、シーケンス モデリングにおける Transformer のパフォーマンスと一致するように CNN を最新化し、コンピューター ビジョン タスクにおける CNN のパフォーマンスを向上させることができます。これらの手法に加えて、深さ方向の分離可能な畳み込み、残差接続、バッチ正規化などの手法を使用してモデルのパフォーマンスと安定性を向上させるなど、CNN を最新化する他の方法もあります。これらの手法を CNN に適用する場合、タスクの特性とデータの特性を考慮して、最も適切な手法や手法を選択する必要があります。
以上がCNN と Transformer のハイブリッド モデルを使用してパフォーマンスを向上させる方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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