論文の概要: Improving Vision Transformers by Overlapping Heads in Multi-Head Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14874v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 21:41:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:02.712013
• Title: Improving Vision Transformers by Overlapping Heads in Multi-Head Self-Attention
• Title（参考訳）: 多頭部自己注意における重なり合う頭部による視覚変換器の改善
• Authors: Tianxiao Zhang, Bo Luo, Guanghui Wang,
• Abstract要約: MHSA(Multi-Head Self-Attention)は、アテンション機構を独立して適用することにより、各ヘッドが異なる表現を学習できるようにする。 マルチオーバーラップ型自己認識(MOHSA)を導入し、クエリー、キー、値の2つの頭と頭が重なり合うようにする。 提案手法の最適性能を十分に検討するために,重なり合う比の様々なパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.397365743026294
• License:
• Abstract: Vision Transformers have made remarkable progress in recent years, achieving state-of-the-art performance in most vision tasks. A key component of this success is due to the introduction of the Multi-Head Self-Attention (MHSA) module, which enables each head to learn different representations by applying the attention mechanism independently. In this paper, we empirically demonstrate that Vision Transformers can be further enhanced by overlapping the heads in MHSA. We introduce Multi-Overlapped-Head Self-Attention (MOHSA), where heads are overlapped with their two adjacent heads for queries, keys, and values, while zero-padding is employed for the first and last heads, which have only one neighboring head. Various paradigms for overlapping ratios are proposed to fully investigate the optimal performance of our approach. The proposed approach is evaluated using five Transformer models on four benchmark datasets and yields a significant performance boost. The source code will be made publicly available upon publication.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器は近年顕著な進歩を遂げており、ほとんどの視覚タスクにおいて最先端のパフォーマンスを実現している。 この成功の重要な要素はMHSA(Multi-Head Self-Attention)モジュールの導入によるものである。 本稿では,MHSAの頭部を重畳することで,視覚変換器をさらに拡張できることを実証的に示す。 本稿では,2つの頭部に隣接するクエリ,キー,値が重なり合うマルチオーバラップヘッド自己認識(MOHSA)と,隣接する頭部が1つしか持たない第1および第2の頭部にゼロパディングが使用される。 提案手法の最適性能を十分に検討するために,重なり合う比の様々なパラダイムを提案する。 提案手法は,4つのベンチマークデータセット上で5つのTransformerモデルを用いて評価し,大幅な性能向上をもたらす。 ソースコードは公開時に公開される。

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