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ViT-MAE
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新研究探讨基础模型在地球观测领域的有效适应性
近期 arXiv 上的两篇论文探讨了基础模型在地球观测（EO）领域的适应与应用。第一篇论文讨论了遥感基础模型（RSFMs）的设计原则，强调领域特定适应性、可信赖性以及超越基准准确性的评估。文章指出，没有一个单一的地理空间基础模型是普遍最优的，并且评估不一致仍然是一个重大问题。第二篇论文介绍了 SIMPLER，一种通过基于表示相似性的层剪枝来实现基础模型高效适应的方法。SIMPLER 在保持高性能的同时，显著降低了 Prithvi-EO…
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新的 ToaSt 框架提高了 Vision Transformer 的效率
研究人员开发了一个名为 ToaSt 的新框架，旨在提高 Vision Transformer (ViTs) 的计算效率。ToaSt 将策略分离应用于 ViT 架构的不同部分，对注意力模块应用头式结构化剪枝，并对前馈网络应用一种称为 Token 通道选择 (TCS) 的免训练方法。这种方法在图像分类、检测和分割等各种模型和下游任务中都展示了改进的准确性和效率权衡。