論文の概要: SCHEME: Scalable Channer Mixer for Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00412v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 23:40:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 00:21:53.187659
• Title: SCHEME: Scalable Channer Mixer for Vision Transformers
• Title（参考訳）: SCHEME:視覚変換器用のスケーラブルチャンナーミキサー
• Authors: Deepak Sridhar, Yunsheng Li, Nuno Vasconcelos,
• Abstract要約: 視覚変換器は多くの視覚タスクにおける印象的な性能のために大きな注目を集めている。 特徴混合が高密度接続に取って代わり,これをブロック対角構造で確認できるかどうかを検討した。 SCHEMEformerの新しいモデル群は、FLOPS、精度、モデルサイズ、精度、スループットの新たなフロンティアを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.605868919281086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vision Transformers have received significant attention due to their impressive performance in many vision tasks. While the token mixer or attention block has been studied in great detail, the channel mixer or feature mixing block (FFN or MLP) has not been explored in depth albeit it accounts for a bulk of the parameters and computation in a model. In this work, we study whether sparse feature mixing can replace the dense connections and confirm this with a block diagonal MLP structure that improves the accuracy by supporting larger expansion ratios. To improve the feature clusters formed by this structure and thereby further improve the accuracy, a lightweight, parameter-free, channel covariance attention (CCA) mechanism is introduced as a parallel branch during training. This design of CCA enables gradual feature mixing across channel groups during training whose contribution decays to zero as the training progresses to convergence. This allows the CCA block to be discarded during inference, thus enabling enhanced performance with no additional computational cost. The resulting $\textit{Scalable CHannEl MixEr}$ (SCHEME) can be plugged into any ViT architecture to obtain a gamut of models with different trade-offs between complexity and performance by controlling the block diagonal structure size in the MLP. This is shown by the introduction of a new family of SCHEMEformer models that is shown to establish new Pareto frontiers for accuracy vs FLOPS, accuracy vs model size, and accuracy vs throughput, especially for fast transformers of small model size. For example, the SCHEMEformer establishes a new SOTA of 79.7% accuracy for ViTs using pure attention mixers on ImageNet-1K at 1.77G FLOPs.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器は多くの視覚タスクにおける印象的な性能のために大きな注目を集めている。 トークンミキサー (トークンミキサー) やアテンションブロック (アテンションブロック) の研究は盛んに行われているが, チャネルミキサー (FFN) や特徴ミキシングブロック (MLP) は, モデル内のパラメータや計算の大部分を占めるにもかかわらず, 深くは検討されていない。 本研究は,密接な接続をスパルス混合で置き換えることができ,これをブロック対角形MLP構造で確認し,拡張比を大きくして精度を向上できるかどうかを考察する。 この構造により形成された特徴クラスタを改善し、精度をさらに向上するため、トレーニング中に並列ブランチとして軽量でパラメータフリーなチャネル共分散アテンション(CCA)機構を導入する。 このCCAの設計は、訓練が収束するにつれて寄与がゼロになる訓練中、チャネル群間の段階的な特徴混合を可能にする。 これにより、推論中にCAAブロックを破棄することができ、計算コストを増大させることなく性能を向上させることができる。 結果として生じる$\textit{Scalable CHannEl MixEr}$ (SCHEME) は、任意の ViT アーキテクチャにプラグインされ、MLPのブロック対角構造サイズを制御することで、複雑性と性能のトレードオフが異なるモデルのガムが得られる。 これは新しいSCHEMEformerモデルの導入によって示され、特に小型モデルサイズの高速トランスフォーマーにおいて、精度対FLOPS、精度対モデルサイズ、精度対スループットの新たなParetoフロンティアを確立することが示されている。 例えば、SCHEMEformer は ImageNet-1K の1.77G FLOP で純アテンションミキサーを用いて ViT の 79.7% の精度の SOTA を確立する。

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