研究者提出ACSAN：用卷积替换ViT全连接运算
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研究者提出ACSAN：用卷积替换ViT全连接运算
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AI 综述
Zimian Wei等研究者提出深度学习模型ACSAN（全卷积自注意力网络），在Vision Transformer（ViT）框架中用卷积运算取代全连接矩阵乘法，并发布了论文。 据论文称，研究者在CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet-1k三个图像分类数据集上从头训练了ACSAN，实验结果显示其在参数量相当或更少的情况下，分类准确率与标准ViT相当或更优。
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最新进展10月27日 12:00
ACSAN：全卷积自注意力网络将卷积运算与 Vision Transformer 相结合报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AIACSAN：全卷积自注意力网络将卷积运算与 Vision Transformer 相结合
研究者提出深度学习模型 ACSAN（All-Convolutional Self-Attention Network），在 ViT 框架中用卷积运算取代全连接矩阵乘法。
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