摘要: 标记压缩通过减少冗余标记的数量(例如,修剪不重要的标记或合并相似的标记)来加快视觉变换器(ViTs)的训练和推理。然而,当这些方法应用于下游任务时,如果训练和推理阶段的压缩程度不匹配,会导致显著的性能下降,这限制了标记压缩在现成训练模型上的应用。因此提出了标记补偿器(ToCom),以解耦两个阶段之间 阅读全文
posted @ 2024-09-11 14:59 晓飞的算法工程笔记 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑