三星提出高效、可作为学习全局和大面积表示的通用骨干

造维近来处理事件忽略，从而减小了 Transformer 的计算转成本，并且只产生线性复杂度。

在 XFA中都，深入研究人员还消除了 softmax 操作方法，并将其附加为一个可研修的给定，以动态相应并不相同 Transformer 层的缩放特异性。并在 XFA 的一新，技术开发造出高灵活性级 CNN-ViT 混杂基本 XFormer。

XFormer 建构了高效变换层的当前处理事件控制能力和轻型 Transformer 的当前编码控制能力，并进一步事实证明它作为一个可靠的中都轴网络的普遍性。

最后，在论文中都，深入研究人员表示：“在各种图表集和勤务上的科学研究结果表明，相比以往的新方法，我们的高效的设计不仅可以提高性能，还能保持一致较较差的计算转成本和较高的灵活性。”

今后，深入研究团队还原计划冒险神经基本搜索、自指导预训练等朝著，以此后在算力和推理加速之外建模近学模型，并帮助将其拓展到越来越多的图表集。

参考文献：

#:~:text=Recent%20advances%20in%20vision%20transformers,these%20networks%20are%20spatially%20local.

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