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【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)模型-CSD…原论文地址https://arxiv.org/pdf/2010.11929
首先大致通读一下原论文这是很有必要的但不必完全读懂因为会有高手给我们解读比如
【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)模型-CSDN博客
解决图像分类任务的利器——Vision Transformer
以下是综合各种知识来源我的笔记
基本原理 Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的图像分类模型它通过将图像分割成小块patches并将其转换为序列相当于二维的图像数据转换为类似文本中单词序列的一维数据形式以便输入到 Transformer Encoder 中进行处理然后输出从而实现图像分类任务。
以下是ViT模型的详细工作原理
1. 图像分块Patch Partition • 原始图像假设输入的图像大小为 H x W x C其中 H 和 W 是图像的高度和宽度C 是通道数通常为3即RGB。 • 分块图像被划分为固定大小的 P x P 的图像块。假设每个图像块的大小为 P x P那么图像将被划分为 (H/P) x (W/P) 个图像块。
2. 图像块线性嵌入Patch Embedding • 展平图像块每个图像块被展平为一维向量。假设每个图像块的大小为 P x P x C那么展平后的每个图像块将是一个长度为 P^2C 的向量。 • 线性映射层展平后的图像块向量通过一个线性映射层全连接层将其映射到一个指定的embedding维度 D。这个线性映射层的作用是将每个图像块的原始维度 P^2C 转换为一个较低维度的向量通常称为embedding向量。
3. 添加位置编码Position Embedding • 位置编码为了给图像块添加位置信息模型会为每个embedding向量加上一个可学习的位置编码position embedding。位置编码的形式可以是可学习的向量通常与embedding向量具有相同的维度 D。 • 拼接序列所有图像块的embedding向量加上位置编码后形成一个序列这个序列将作为Transformer编码器的输入。
4. 类别标记Class Token • 类别标记为了进行图像分类ViT模型在输入序列的最前面添加一个特殊的类别标记class token。这个类别标记是一个可学习的向量与embedding向量具有相同的维度 D并且在训练过程中会与图像的类别信息相关联。
5. Transformer编码器 • Transformer编码器输入序列包括类别标记和图像块embedding向量被送入Transformer编码器。Transformer编码器由多个相同的层组成每个层包括多头自注意力机制Multi-Head Self-Attention和前馈神经网络Feed-Forward Neural Network并且在每个子层后都应用层归一化Layer Normalization和残差连接Residual Connection。 • 自注意力机制在自注意力机制中每个输入向量包括类别标记和图像块embedding向量都会与其他所有输入向量进行交互捕捉全局上下文信息。 • 前馈神经网络每个位置的向量通过一个两层的前馈神经网络进行非线性变换。
6. 分类 • 类别输出在经过Transformer编码器处理后类别标记class token对应的输出向量被提取出来。这个向量包含了整个图像的全局信息。 • 分类器类别标记的输出向量通过一个线性层和一个softmax层进行分类得到图像属于各个类别的概率分布。
7. 训练与推理 • 训练在训练过程中模型通过最小化交叉熵损失函数来优化参数目标是使模型能够准确地预测图像的类别。 • 推理在推理过程中输入图像经过上述步骤后模型输出预测的类别概率最终选择概率最高的类别作为预测结果。 总结来说ViT模型通过将图像划分为小块并转换为序列利用Transformer编码器处理这些序列最终实现图像分类任务。其核心在于利用Transformer的全局自注意力机制来捕捉图像的全局上下文信息。
概念解析
全局自注意力机制 Transformer 的全局自注意力机制是一种在 Transformer 架构中使用的重要机制。它允许模型在处理序列数据时对整个输入序列中的所有位置进行关注从而能够捕捉到不同位置之间的长距离依赖关系。 全局自注意力机制通过计算每个位置与其他所有位置之间的注意力权重来确定每个位置在当前任务中的重要程度。然后根据这些注意力权重对输入序列中的所有位置进行加权求和得到每个位置的新表示。这种机制使得 Transformer 能够有效地处理长序列数据并且在自然语言处理等领域取得了非常出色的效果。例如在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中全局自注意力机制可以帮助模型更好地理解输入文本的语义和结构从而生成更准确和流畅的输出。
Transformer编码器中的前馈神经网络 在Transformer编码器中前馈神经网络Feed-Forward Neural Network, FFN是一个关键组件它在每个Transformer层中都存在并且在多头自注意力机制Multi-Head Self-Attention之后应用。前馈神经网络的主要作用是对输入数据进行非线性变换从而增强模型的表达能力。以下是前馈神经网络的详细介绍
1. 结构
前馈神经网络通常由两个线性变换层和一个非线性激活函数组成。具体结构如下 第一层线性变换输入向量 x 首先通过一个线性变换层将其映射到一个中间维度 d_ff通常比输入维度 d_model 大。这个线性变换可以表示为 [ x’ W_1 x b_1 ] 其中W_1 是权重矩阵b_1 是偏置向量。这一步与CNN常见的中间隐藏层的作用异曲同工。 为什么中间维度 d_ff通常比输入维度 d_model 大 增加模型的表达能力 当中间维度比输入维度大时网络能够学习到更复杂的特征表示。例如在自然语言处理中如果输入是一个单词的低维向量表示通过将其映射到一个更高维的空间模型就有更多的 “自由度” 来捕捉单词之间潜在的语义关系和语法结构。就好像在一个更大的 “画布” 上描绘更细致的内容能够挖掘出输入数据中隐藏的、低维空间难以表示的信息。避免信息瓶颈 如果中间维度小于输入维度可能会导致信息瓶颈。假设输入数据包含丰富多样的信息而中间层维度过小在信息传递过程中很多有用的信息可能会丢失。以图像识别为例输入是一张包含大量细节如纹理、形状、颜色等的图像其维度代表了这些信息。如果中间层维度过小在映射过程中图像的某些重要特征可能无法被有效传递和处理就像把一幅大画通过一个过小的通道部分画面会被遮挡或丢失。有利于梯度传播 较大的中间维度可以使梯度在反向传播过程中有更广阔的 “空间” 来流动。在神经网络的训练中梯度用于更新网络的参数。如果中间层维度过小梯度可能会很快消失或变得不稳定。而足够大的可以为梯度提供一个相对稳定的传播环境使得网络能够更有效地学习。例如在深度神经网络中中间层的梯度就像是在一个复杂的管道系统中流动的水流足够大的管道可以让水流梯度更顺畅地传播避免堵塞梯度消失或泛滥梯度爆炸的情况。 非线性激活函数在第一层线性变换之后通常会应用一个非线性激活函数如ReLURectified Linear Unit [ x’’ \text{ReLU}(x’) \max(0, x’) ] 第二层线性变换经过非线性激活函数处理后的向量 x 再通过一个线性变换层将其映射回原始维度 d_model [ y W_2 x’’ b_2 ] 其中W_2 是权重矩阵b_2 是偏置向量。
2. 作用
前馈神经网络的主要作用包括
非线性变换通过非线性激活函数如ReLU前馈神经网络能够捕捉输入数据中的复杂模式和非线性关系。特征提取前馈神经网络在每个Transformer层中对输入数据进行进一步的特征提取增强模型的表达能力。信息整合前馈神经网络通过两个线性变换层和非线性激活函数将输入数据映射到不同的空间并在这些空间中进行信息整合。
3. 残差连接与层归一化 在Transformer编码器中前馈神经网络通常与残差连接Residual Connection和层归一化Layer Normalization结合使用以提高模型的训练稳定性和性能。具体步骤如下 残差连接在前馈神经网络的输出 y 与输入 x 之间添加残差连接即 [ y_{\text{residual}} x y ] 残差连接有助于缓解梯度消失问题并允许模型更容易地学习恒等映射。 层归一化在残差连接之后应用层归一化对每个样本的特征进行归一化处理以稳定训练过程 [ y_{\text{normalized}} \text{LayerNorm}(y_{\text{residual}}) ] 残差连接与层归一化的概念复习残差连接是一种在神经网络中常用的结构它将输入直接与经过若干层处理后的输出相加使得网络可以更容易地学习输入和输出之间的残差有助于解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题提高模型的训练效果和性能。层归一化是对一层中的神经元的激活值进行归一化处理。它可以使得数据的分布更加稳定加速模型的训练过程提高模型的泛化能力。比如在自然语言处理任务中层归一化可以对词向量或者中间层的输出进行归一化使得模型对不同的输入数据具有更好的适应性。
4. 实现细节 在实际实现中前馈神经网络的中间维度 d_ff 通常是输入维度 d_model 的4倍即 d_ff 4 * d_model。这种设计选择是为了在保持模型复杂度的同时提供足够的非线性变换能力。
5. 总结 前馈神经网络在Transformer编码器中扮演着重要角色通过非线性变换和特征提取增强了模型的表达能力。结合残差连接和层归一化前馈神经网络能够有效地处理输入数据并在Transformer层中进行信息整合从而提升模型的性能。
