基于 Faster ViT 进行图像分类

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Faster Vision Transformer（FVT）是 Vision Transformer （ViT）架构的一个变体，这是一种为计算机视觉任务设计的神经网络。FVT 是原始 ViT 模型的更快、更高效版本，原始模型由 Dosovitskiy 等人在 2020 年的论文 “一幅图像值 16x16 个词：用于大规模图像识别的转换器” 中引入。 FVT 的关键特性 高效架构：FVT 旨在比原始 ViT 模型更快、更高效。它通过减少参数数量和计算复杂性，同时保持类似的性能来实现这一点。 多尺度视觉转换器：FVT 使用多尺度视觉转换器架构，允许它以多种尺度和分辨率处理图像。这是通过使用层次结构实现的，其中较小的转换器用于处理图像的较小区域。 自注意力机制：FVT 使用自注意力机制，允许它对图像的不同部分之间的复杂关系进行建模。这是通过使用在训练过程中学习到的注意力权重来实现的。 位置编码：FVT 使用位置编码来保 ………………………………