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新方法加速 Vision Transformer 在边缘设备的适配

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了更有效地将 Vision Transformer (ViT) 适配到特定任务的新方法。一种方法使用遗传编程来演化层特定的标量函数，以近似归一化层，在 ImageNet-1K 上实现高精度，同时降低边缘设备的计算复杂度和内存流量。另一种方法，Circuit Fine-Tuning (CFT)，使用电路发现来识别和微调 ViT 的关键模块，与标准参数高效微调技术相比，在各种基准测试中显著减少了训练时间和 FLOPs。 AI

影响 这些方法可以显著降低将大型 Vision Transformer 模型适配到特定应用所需的计算成本和时间，从而能够在资源受限的设备上更广泛地部署。

排序理由 两篇 arXiv 论文提出了用于 Vision Transformer 高效适配的新颖方法。

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新方法加速 Vision Transformer 在边缘设备的适配

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Kieran Carrigg, Sigur de Vries, Amirhossein Sadough, Marcel van Gerven ·

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  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Uri Z. Kialy, Gil Ben-Artzi ·

    面向计算高效 Transformer 适配的电路微调

    arXiv:2608.08336v1 Announce Type: new Abstract: Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) has become the de facto standard for adapting Vision Transformers (ViTs) to downstream tasks. While parameter count has been the dominant efficiency metric in PEFT, it does not imply \textit{co…

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