研究人员开发了RAPID，一个旨在提高Vision Transformer (ViTs) 计算效率的新框架。该方法根据令牌的层级特性智能地修剪和合并令牌，解决了自注意力机制的二次复杂度问题。在早期层，RAPID会移除冗余的局部模式；在更深的层，它则根据注意力权重，在保留重要令牌的同时合并不太关键的令牌。在ImageNet-1K上的实验表明，RAPID在准确率-压缩权衡方面优于现有方法，尤其是在高压缩率下。 AI
影响 提高了Vision Transformer的效率，有可能在资源受限的环境中实现更广泛的部署。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍提高模型效率新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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