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视觉Transformer在大型强子对撞机喷注分类方面优于CNN

研究人员探索了将视觉Transformer (ViTs) 应用于使用大型强子对撞机量热仪图像进行夸克-胶子喷注分类。他们的研究利用了模拟的CMS Open Data，构建了多通道喷注视图图像，以实现端到端学习方法。研究结果表明，基于ViT的模型，特别是像ViT+MaxViT和ViT+ConvNeXt这样的混合架构，在准确率、F1分数和ROC-AUC方面优于传统的卷积神经网络，因为它们能有效地捕捉喷注子结构内的长距离空间相关性。