【reduceformer：适合边缘计算的视觉模型】

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ReduceFormer: Attention with Tensor Reduction by Summation http://t.cn/A6Qh3w7Z 提出ReduceFormer视觉模型系列，通过简化注意力机制中的运算，在保持竞争力精度的同时大幅提升了推理效率，更适合边缘计算。 注意力机制在深度学习模型中被广泛用于帮助模型聚焦于输入数据中最重要的部分。在计算机视觉任务中，注意力机制可以提高模型对图像中关键区域的识别能力，从而提升模型的性能。 ReduceFormer的主要贡献在于提出了一种新的注意力计算方法，该方法通过张量缩减来实现。在传统的注意力机制中，通常会计算一个注意力分数矩阵，然后通过softmax函数进行归一化，最后与输入特征进行加权求和来得到注意力加权的特征表示。ReduceFormer通过引入张量缩减，特别是求和操作，简化了注意力计算过程，可能在某些情况下提高了计算效率。 论文可能还探讨了Redu ………………………………