摘要 - Vision Transformer(VIT)架构越来越流行,并广泛用于处理计算机视觉应用。他们的主要特征是通过自我发挥机制提取全球信息的能力,表现优于早期的卷积神经网络。但是,VIT部署和性能随着它们的规模,可训练的参数数量和操作而稳步增长。此外,自我注意力的计算和记忆成本随着图像分辨率四次增加。一般而言,由于许多硬件和环境限制(例如处理和计算功能),在现实世界应用中使用这些架构是一项挑战。因此,本调查研究了最有效的方法,以确保亚最佳估计性能。更详细地,将分析四个高效类别:紧凑的体系结构,修剪,知识蒸馏和量化策略。此外,已经引入了一种称为高效错误率的新指标,以便在推理时间(例如参数,钻头,拖船和模型大小)时对模型的功能进行标准化和比较模型的功能。总而言之,本文首先数学上定义了用于提高视觉变压器,描述和讨论最新方法的策略,并在不同的应用程序场景上分析其性能。在本文结束时,我们还讨论了开放的挑战和有希望的研究方向。
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形成性AFL•将评估整合到学习和教学中•帮助学生了解他们正在学习的内容,他们所获得的内容,对他们的期望•帮助教师收集学习证据,以提供及时的反馈和完善教学策略
该指南的这一部分将带您制定和实施计划或运动的有效影响策略的过程。它涵盖了计划,设计,实施和管理。影响战略制定是一个迭代过程:有效的计划和战略应对现实世界中的进步和变化。灵活且响应迅速,需要进行持续的监视,审查和评估;在实施过程中,您会发现有关您与之交往的人员和机构的信息,您可能需要适应策略。
本报告由 E3 为加州独立系统运营商 (CAISO) 编写。本报告与 E3 为加州公共事业委员会所做的任何工作无关。虽然 E3 为 CAISO 准备本报告提供了技术支持,但 E3 并不认可根据本分析得出的任何具体政策或监管措施。加州公共事业委员会未参与此项目,也不认可本报告中提出的结论。
