論文の概要: Which Transformer to Favor: A Comparative Analysis of Efficiency in Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09372v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 08:06:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 13:54:45.064499
• Title: Which Transformer to Favor: A Comparative Analysis of Efficiency in Vision Transformers
• Title（参考訳）: どの変圧器を好むか:視覚変換器の効率の比較分析
• Authors: Tobias Christian Nauen, Sebastian Palacio, Andreas Dengel
• Abstract要約: 視覚変換器および関連アーキテクチャの効率を評価するために,30モデル以上の包括的解析を行う。 私たちのベンチマークは、効率指向のトランスフォーマーのランドスケープに匹敵するベースラインを提供します。 FLOPS数とトレーニングメモリとの間には強い正の相関関係が発見され,必要なVRAMの推定が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.701127328655752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing popularity of Vision Transformers as the go-to models for image classification has led to an explosion of architectural modifications claiming to be more efficient than the original ViT. However, a wide diversity of experimental conditions prevents a fair comparison between all of them, based solely on their reported results. To address this gap in comparability, we conduct a comprehensive analysis of more than 30 models to evaluate the efficiency of vision transformers and related architectures, considering various performance metrics. Our benchmark provides a comparable baseline across the landscape of efficiency-oriented transformers, unveiling a plethora of surprising insights. For example, we discover that ViT is still Pareto optimal across multiple efficiency metrics, despite the existence of several alternative approaches claiming to be more efficient. Results also indicate that hybrid attention-CNN models fare particularly well when it comes to low inference memory and number of parameters, and also that it is better to scale the model size, than the image size. Furthermore, we uncover a strong positive correlation between the number of FLOPS and the training memory, which enables the estimation of required VRAM from theoretical measurements alone. Thanks to our holistic evaluation, this study offers valuable insights for practitioners and researchers, facilitating informed decisions when selecting models for specific applications. We publicly release our code and data at https://github.com/tobna/WhatTransformerToFavor
• Abstract（参考訳）: 画像分類のゴートモデルとしてのビジョントランスフォーマーの人気が高まり、オリジナルのViTよりも効率的であると主張するアーキテクチャ変更が急増した。 しかし、実験条件の多様さは、報告された結果のみに基づいて、すべての条件間で公正な比較を妨げている。 このようなコンパラビリティのギャップに対処するため、様々な性能指標を考慮して、30モデル以上の総合的な分析を行い、視覚変換器と関連するアーキテクチャの効率を評価する。 私たちのベンチマークでは、効率志向のトランスフォーマーの風景に匹敵するベースラインを提供しています。 例えば、ViTは、より効率的であると主張するいくつかの代替アプローチが存在するにもかかわらず、複数の効率指標に対して依然としてパレートが最適であることがわかった。 また,低推論メモリやパラメータ数に関しては,ハイブリッドアテンションCNNモデルは特に良好であり,画像サイズよりもモデルサイズをスケールした方がよいことも示唆した。 さらに,FLOPS数とトレーニングメモリとの間には強い正の相関関係がみられ,理論的な測定だけで必要なVRAMを推定できることがわかった。 総合的な評価のおかげで,本研究は実践者や研究者に貴重な洞察を与え,特定のアプリケーションのためのモデルを選択する際の情報的意思決定を促進する。 コードとデータはhttps://github.com/tobna/WhatTransformerToFavorで公開しています。

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