卷积神经网络与视觉变换器：大规模比较与理解

标签：卷积神经网络,视觉变换器,神经网络比较,大模型,计算机视觉时间：2023-10-29T17:41:24

<h1 id="h1--"><a name="卷积神经网络与视觉变换器：大规模比较与理解" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>卷积神经网络与视觉变换器：大规模比较与理解</h1><p>视觉变换器（ViT）因其相对容易从预训练模型中获得良好性能而备受欢迎。但令人感兴趣的是，卷积神经网络（CNN）在大规模应用中可以与视觉变换器匹敌。</p>
<h2 id="h2-cnn-vit-"><a name="CNN与ViT的比较" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>CNN与ViT的比较</h2><p>在最近的研究论文“ConvNets Match Vision Transformers at Scale”中，研究人员投入了高达110k TPU小时的计算预算，以公平地比较ViT和CNN。</p>
<p>他们的研究发现，当CNN使用与ViT典型应用相似的计算预算进行预训练时，它们可以匹配ViT的性能。为此，他们在JFT的40亿标记图像上进行预训练，然后在ImageNet上对模型进行微调。</p>
<h2 id="h2-u9884u8BADu7EC3u6A21u578Bu7684u4F18u70B9"><a name="预训练模型的优点" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>预训练模型的优点</h2><p>从个人经验来看，我发现在微调ViT时，比在微调CNN时更容易获得良好的图像分类性能。例如，一个小型的ViT可以在单个GPU上微调5分钟，就可以在CIFAR-10上达到约96%的准确率。在我以前的教学经验中，要获得这样的结果，使用预训练的CNN总是具有挑战性。回顾起来，这可能是因为ViT从更大的预训练预算中受益。</p>
<h2 id="h2-u5BF9u6BD4u5206u6790"><a name="对比分析" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>对比分析</h2><p>然而，论文中我希望能够解决的一个问题是推理性能。虽然在微调ViT和微调CNN的性能上可以匹配，但我想知道他们在内存占用和推理速度上可能存在的优势。</p>
<h2 id="h2-u7ED3u8BBA"><a name="结论" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>结论</h2><p>总的来说，无论是CNN还是ViT，它们都有各自的优点和适用场景。在大规模应用中，两者的性能可以匹配。然而，ViT在预训练预算更大时，可能会有更好的表现。在实际应用中，我们需要根据具体的任务需求和资源限制，选择最适合的模型。</p>

卷积神经网络与视觉变换器：大规模比较与理解

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