思考 第1步 分析:
题目给出的是一篇关于DeepViT的研究论文,主要探讨了Vision Transformer(ViT)在深度扩展时的问题和解决方案。
思考 第2步 提取关键信息:
- ViT在增加深度时性能快速饱和,与CNN不同
- 发现了"attention collapse"问题 - 较深层的attention maps变得过于相似
- 提出了Re-attention解决方案
- 成功训练了32层的DeepViT并获得性能提升
思考 第3步 明确目标:
理解并总结:
- ViT深度扩展的挑战
- Attention collapse问题的本质
- Re-attention的解决方案
- 实验验证结果
思考 第4步 开始推理:
- ViT深度扩展问题:
- 当transformer blocks从12增加到32时,性能不升反降
- 24层后性能开始饱和
- 这与CNN通过增加深度提升性能的特性不同
思考 第5步 推理:
- Attention collapse现象:
- 在第17层之后,attention maps相似度超过90%
- 导致特征表示停止演化
- 使得深层网络失去了学习新特征的能力
思考 第6步 推理:
- Re-attention方案:
- 利用了多头注意力机制中不同头之间的差异性
- 通过heads间的信息交换重新生成attention maps
- 保持了计算开销小的优势
反思
研究思路清晰:先发现问题->分析原因->提出解决方案->实验验证
思考 第7步 检查:
实验结果显示:
- 成功训练32层DeepViT
- ImageNet分类准确率提升1.6%
- 不需要额外数据或教师网络
反思
这项工作对理解和改进Vision Transformer具有重要价值
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最终答案
根据以上分析，我们可以得出以下结论：
关键点1是Vision Transformer在深度扩展时面临attention collapse问题,表现为深层attention maps过度相似,限制了模型性能。
关键点2是提出的Re-attention通过利用多头注意力机制中不同头之间的差异性,成功解决了这一问题。
总结出该研究的主要贡献:
- 首次发现并定义了ViT中的attention collapse现象
- 提出了简单有效的Re-attention解决方案
- 实现了32层DeepViT的成功训练,推进了ViT的发展
