ICML 2024 | SLAB：华为开源，通过线性注意力和PRepBN提升Transformer效率

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前言   论文提出了包括渐进重参数化批归一化和简化线性注意力在内的新策略，以获取高效的Transformer架构。在训练过程中逐步将LayerNorm替换为重参数化批归一化，以实现无损准确率，同时在推理阶段利用BatchNorm的高效优势。此外，论文设计了一种简化的线性注意力机制，其在计算成本较低的情况下达到了与其他线性注意力方法可比的性能。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 论文: SLAB: Efficient Transformers with Simplified Linear Attention and Progressive Re-parameterized Batch Normalization 论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.11582 论文代码：https://github.com/xinghaochen/SLAB Introduction    transformer 架构最初引入用于自然语言处理任务，迅速成为语言模型领域的杰出模型。随着 ………………………………