論文の概要: Number of Attention Heads vs Number of Transformer-Encoders in Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07221v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 11:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:15:29.516771
• Title: Number of Attention Heads vs Number of Transformer-Encoders in Computer Vision
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンにおける注意ヘッド数とトランスフォーマーエンコーダ数
• Authors: Tomas Hrycej, Bernhard Bermeitinger, Siegfried Handschuh
• Abstract要約: クラスが画像内のコンテキストに大きく依存する可能性があるオブジェクトの分類において、頭数とトランスフォーマーの数が等しく重要である。 クラスが画像内のコンテキストに大きく依存する可能性があるオブジェクトを分類する場合、頭数が少ない複数のトランスフォーマーを使用することが好ましい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.036150169408241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Determining an appropriate number of attention heads on one hand and the number of transformer-encoders, on the other hand, is an important choice for Computer Vision (CV) tasks using the Transformer architecture. Computing experiments confirmed the expectation that the total number of parameters has to satisfy the condition of overdetermination (i.e., number of constraints significantly exceeding the number of parameters). Then, good generalization performance can be expected. This sets the boundaries within which the number of heads and the number of transformers can be chosen. If the role of context in images to be classified can be assumed to be small, it is favorable to use multiple transformers with a low number of heads (such as one or two). In classifying objects whose class may heavily depend on the context within the image (i.e., the meaning of a patch being dependent on other patches), the number of heads is equally important as that of transformers.
• Abstract（参考訳）: 一方、適切な注意ヘッド数とトランスフォーマーエンコーダ数を決定することは、トランスフォーマーアーキテクチャを用いたコンピュータビジョン(cv)タスクにとって重要な選択である。 計算実験により、パラメータの総数が過剰決定条件(つまりパラメータ数を大幅に超える制約数)を満たさなければならないという期待が確認された。 そして、優れた一般化性能が期待できる。 これにより、頭数と変圧器の数を選択することができる境界を設定する。 分類される画像における文脈の役割が小さいと仮定すれば、少ない数の頭を持つ複数の変換器(例えば1つか2つ)を使用することが好ましい。 クラスが画像内のコンテキストに大きく依存する可能性があるオブジェクト(つまり、他のパッチに依存するパッチの意味)を分類する場合、頭部の数は変換器のそれと同程度に重要である。

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