コンピューター ビジョンにおいて Transformer が CNN に代わった理由

Transformer と CNN は、深層学習で一般的に使用されるニューラル ネットワーク モデルであり、設計思想と適用シナリオが異なります。 Transformer は自然言語処理などのシーケンス データ タスクに適していますが、CNN は主に画像処理などの空間データ タスクに使用されます。これらには、さまざまなシナリオやタスクにおいて独自の利点があります。

Transformer はシーケンス データの処理に使用されるニューラル ネットワーク モデルで、もともとは機械翻訳の問題を解決するために提案されました。その中心となるのはセルフ アテンション メカニズムであり、入力シーケンス内のさまざまな位置間の関係を計算することで長距離の依存関係を捕捉し、それによってシーケンス データをより適切に処理します。 トランスフォーマーモデルはエンコーダーとデコーダーで構成されます。エンコーダは、マルチヘッド アテンション メカニズムを使用して入力シーケンスをモデル化し、異なる場所の情報を同時に考慮できます。このアテンション メカニズムにより、モデルは入力シーケンスのさまざまな部分に焦点を当てて特徴をより適切に抽出できるようになります。デコーダは、セルフ アテンション メカニズムおよびエンコーダ デコーダ アテンション メカニズムを通じて出力シーケンスを生成します。セルフ アテンション メカニズムは、デコーダが出力シーケンス内のさまざまな位置の情報に焦点を当てるのに役立ち、エンコーダ - デコーダ アテンション メカニズムは、デコーダが各位置で出力を生成するときに入力シーケンスの関連部分を考慮するのに役立ちます。 従来の CNN モデルと比較して、Transformer にはシーケンス データを処理する際にいくつかの利点があります。まず、CNN モデルは通常、固定長の入力を必要とするのに対し、柔軟性が高く、任意の長さのシーケンスを処理できます。次に、Transformer は解釈性が向上し、アテンションの重みを視覚化することでシーケンスを処理するときにモデルの焦点を理解できます。さらに、Transformer モデルは多くのタスクで優れたパフォーマンスを達成し、従来の CNN モデルを上回りました。 つまり、Transformer はシーケンス データを処理するための強力なモデルです。セルフ アテンション メカニズムとエンコーダ/デコーダ構造を通じて、シーケンス データの関係をより適切に捕捉でき、柔軟性と解釈可能性が向上します。複数のタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。 。

CNN は、画像やビデオなどの空間データを処理するために使用されるニューラル ネットワーク モデルです。そのコアには、畳み込み層、プーリング層、全結合層が含まれており、局所的な特徴を抽出し、グローバルな特徴を抽象化することによって、分類や認識などのタスクを完了します。 CNN は空間データの処理に優れており、変換不変性とローカル認識があり、計算速度が速いです。ただし、CNN の大きな制限は、固定サイズの入力データしか処理できず、長距離の依存関係のモデル化が比較的弱いことです。

Transformer と CNN は 2 つの異なるニューラル ネットワーク モデルですが、特定のタスクでは相互に組み合わせることができます。たとえば、画像生成タスクでは、CNN を使用して元の画像から特徴を抽出し、Transformer を使用して抽出された特徴を処理および生成できます。自然言語処理タスクでは、Transformer を使用して入力シーケンスをモデル化し、CNN を結果の特徴の分類やテキスト要約の生成などのタスクに使用できます。この組み合わせは、両方のモデルの利点を最大限に活用することができ、CNN は画像分野で優れた特徴抽出機能を備え、一方、Transformer はシーケンス モデリングで優れた性能を発揮します。したがって、これらを組み合わせて使用​​すると、それぞれの分野でより優れたパフォーマンスを達成できます。

Transformer がコンピューター ビジョンの分野で CNN を置き換える

Transformer がコンピューター ビジョンの分野で CNN を徐々に置き換える理由は次のとおりです:

1. 長距離依存関係モデリングをさらに最適化する: 従来の CNN モデルは、ローカル ウィンドウを通じてのみ入力データを処理できるため、長距離の依存関係の問題を扱うにはいくつかの制限があります。対照的に、Transformer モデルは、セルフ アテンション メカニズムを通じて長距離の依存関係をより適切に捕捉できるため、シーケンス データを処理する際のパフォーマンスが向上します。パフォーマンスをさらに向上させるために、アテンション メカニズムのパラメータを調整するか、より複雑なアテンション メカニズムを導入することで、Transformer モデルを改善できます。 2. 長距離依存性モデリングの他の分野への適用: 配列データに加えて、長距離依存性の問題は他の分野にも課題をもたらします。たとえば、コンピュータ ビジョンのタスクでは、長距離のピクセル依存関係に対処することも重要な問題です。 Self-attention machine を使用して、これらのフィールドに Transformer モデルを適用してみることができます。

従来の CNN モデルでは、ネットワーク構造を手動で設計する必要がありますが、Transformer モデルは、次のような簡単な変更を通じてさまざまなタスクに適応できます。レイヤーまたはヘッドを追加または削除します。これにより、Transformer はさまざまな視覚タスクをより柔軟に処理できるようになります。

Transformer モデルのアテンション メカニズムには視覚的な特徴があり、入力データに対するモデルのアテンションを簡単に説明できます。これにより、特定のタスクにおけるモデルの意思決定プロセスをより直観的に理解できるようになり、モデルの解釈可能性が向上します。

4. パフォーマンスの向上: 画像生成タスクや画像分類タスクなど、一部のタスクでは、Transformer モデルが従来の CNN モデルを上回りました。

5. 一般化能力の向上: Transformer モデルはシーケンス データを処理する際のパフォーマンスが向上するため、さまざまな長さと構造の入力データをより適切に処理できるため、モデルの一般化能力が向上します。

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