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对于视觉转换器(ViTs)的显著进展,研究人员使用一种新的自我涌现令牌标记(STL)框架,提高了完全注意力网络(FAN)模型的鲁棒性。这种方法涉及训练FAN令牌标记器来创建有意义的补丁令牌标记,然后训练FAN学生模型。

核心要点

  • 使用自我涌现令牌标记提高视觉转换器的鲁棒性
  • 通过训练FAN令牌标记器来创建有意义的补丁令牌标记
  • FAN学生模型训练

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