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

主要观点总结

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。文章介绍了transformer架构在各个领域的应用和挑战，着重阐述了论文的主要贡献和方法。

关键观点总结

关键观点1: 论文的主要目标是构建高效的Transformer模型。

为了解决transformer架构的计算效率低下问题，论文提出了一系列策略，包括渐进替换LayerNorm为重新参数化的BatchNorm以及简化的线性注意力模块。

关键观点2: 渐进重参数化批归一化的应用。

论文探索了在训练过程中逐步替换LayerNorm为BatchNorm的策略。这种策略旨在提高推理速度，同时保持模型的性能。通过采用一种受Repvgg启发的新的BatchNorm重新参数化公式，论文提高了模型的效率。

关键观点3: 简化线性注意力模块的应用。

论文提出了一种简化的线性注意力机制，该机制通过解耦计算顺序来降低计算复杂度，同时保持良好的性能。这种注意力机制利用ReLU作为核函数，并结合深度可分卷积进行局部特征增强。

关键观点4: 实验和评估。

论文在各种架构和多个基准测试上广泛评估了提出的方法。结果表明，渐进重新参数化的BatchNorm在图像分类和物体检测任务中表现出强大的性能。结合渐进RepBN和简化线性注意力模块的SLAB transformer在提高计算效率的同时，达到了竞争性的准确性。

关键观点5: 全栈指导班的内容和目标。

全栈指导班旨在培养真正想从事计算机视觉的、具备算法工程师思维的朋友的能力和知识面。课程内容包括基础、代码能力、模型设计分析、目标检测、数字图像处理、部署等全流程，注重培养学员的方法、能力以及知识面。

文章预览

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 ………………………………