Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rethinking Query, Key, and Value Embedding in Vision Transformer under Tiny Model Constraints

論文の概要: Rethinking Query, Key, and Value Embedding in Vision Transformer under Tiny Model Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10017v1
Date: Fri, 19 Nov 2021 02:54:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-22 16:04:04.976759
Title: Rethinking Query, Key, and Value Embedding in Vision Transformer under Tiny Model Constraints
Title（参考訳）: Tiny Model Constraints下での視覚変換器におけるクエリ、キー、バリュー埋め込みの再考
Authors: Jaesin Ahn, Jiuk Hong, Jeongwoo Ju and Heechul Jung
Abstract要約: ビジョントランス (ViT) はコンピュータビジョン分野において支配的なモデルである。セマンティック$Q、K$、および$V$埋め込みの十分な考慮は、性能低下につながるかもしれない。我々は、$Q$、$K$、$V$埋め込みの3種類の構造を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7660066212240753
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A vision transformer (ViT) is the dominant model in the computer vision field. Despite numerous studies that mainly focus on dealing with inductive bias and complexity, there remains the problem of finding better transformer networks. For example, conventional transformer-based models usually use a projection layer for each query (Q), key (K), and value (V) embedding before multi-head self-attention. Insufficient consideration of semantic $Q, K$, and $V$ embedding may lead to a performance drop. In this paper, we propose three types of structures for $Q$, $K$, and $V$ embedding. The first structure utilizes two layers with ReLU, which is a non-linear embedding for $Q, K$, and $V$. The second involves sharing one of the non-linear layers to share knowledge among $Q, K$, and $V$. The third proposed structure shares all non-linear layers with code parameters. The codes are trainable, and the values determine the embedding process to be performed among $Q$, $K$, and $V$. Hence, we demonstrate the superior image classification performance of the proposed approaches in experiments compared to several state-of-the-art approaches. The proposed method achieved $71.4\%$ with a few parameters (of $3.1M$) on the ImageNet-1k dataset compared to that required by the original transformer model of XCiT-N12 ($69.9\%$). Additionally, the method achieved $93.3\%$ with only $2.9M$ parameters in transfer learning on average for the CIFAR-10, CIFAR-100, Stanford Cars datasets, and STL-10 datasets, which is better than the accuracy of $92.2\%$ obtained via the original XCiT-N12 model.
Abstract（参考訳）: ビジョントランス (ViT) はコンピュータビジョン分野において支配的なモデルである。帰納バイアスと複雑性に主に焦点をあてる多くの研究にもかかわらず、より優れたトランスフォーマーネットワークを見つけるという問題が残っている。例えば、従来のトランスフォーマーベースのモデルは、通常、各クエリ(Q)、キー(K)、値(V)の埋め込みに対して、マルチヘッド自己アテンションの前にプロジェクション層を使用する。意味的$q、k$、および$v$埋め込みの十分な考慮がなければ、パフォーマンスが低下する可能性がある。本稿では,$q$,$k$,$v$組込みのための3種類の構造を提案する。最初の構造はReLUの2つの層を利用しており、これは$Q, K$, $V$の非線形埋め込みである。 2つ目は、$Q、K$、$V$の知識を共有するための非線形レイヤの1つを共有することである。 3つ目の提案された構造は、すべての非線形層をコードパラメータで共有する。コードはトレーニング可能で、その値は、$Q$、$K$、$V$で実行される埋め込みプロセスを決定する。そこで本研究では,提案手法が最先端手法に比べて優れた画像分類性能を示す。提案した手法は、XCiT-N12 (69.9\%$) のトランスフォーマーモデルで要求されるものと比較して、ImageNet-1kデータセット上でいくつかのパラメータ($3.1M$)で71.4\%$を達成した。さらに、CIFAR-10、CIFAR-100、Stanford Carsデータセット、STL-10データセットの転送学習における平均的なパラメータはわずか2.9M$で93.3\%で、これは元のXCiT-N12モデルによる9.2\%の精度よりも優れている。

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