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TOOL · CL_53981 · May 27 · 04:00

新研究解决了 Vision Transformers 中的特征蒸馏挑战

研究人员发现，在 Vision Transformers (ViTs) 的特征蒸馏中存在一个关键问题，尤其是在模型压缩时。他们发现，虽然单张图像是可压缩的，但整个数据集表现出具有旋转低秩子空间的复杂结构。这种“编码不匹配”意味着标准的蒸馏方法会失败，因为跨通道的 token 级能量分布与教师模型的架构不一致。为了解决这个问题，该论文提出了两个简单的修复方法：“Lift”，在推理时添加一个轻量级投影仪，以及“WideLast”，拓宽学生…