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2024年3月28日发(作者：dedecms模版侵权)

swin transformer 参数

SwinTransformer是一种新型的Transformer架构，它在图像

分类任务上取得了很好的效果。下面介绍一下Swin Transformer的

参数。

1. patch_size：表示一个patch的大小。在Swin

Transformer中，输入图像会被分成若干个patch，每个patch会被

看做一个序列，然后送入Transformer中进行处理。patch_size越

大，每个序列中的元素个数就越少，模型的计算量也就越小。

2. embed_dim：表示每个patch被嵌入到Transformer中的维

度。这个参数的大小会影响模型的容量，一般情况下，embed_dim

越大，模型的容量也就越大。

3. depth：表示Transformer的深度，即它由几个

Transformer block组成。这个参数的大小会影响模型的复杂度，

一般情况下，depth越大，模型的复杂度也就越大。

4. num_heads：表示每个Transformer block中multi-head

attention的head数。这个参数的大小会影响模型的多头注意力机

制的复杂度，一般情况下，num_heads越大，模型的表现也就越

好。

5. window_size：表示每个局部attention窗口的大小。在

Swin Transformer中，为了减少计算量，使用了局部注意力机制，

即每个patch只跟它周围的一些patch进行attention计算，而不

是跟整个序列进行attention计算。window_size越大，每个patch

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周围的patch数目也就越多，模型的计算量也就越大。

6. mlp_ratio：表示Transformer block中feed-forward网络

中隐藏层的维度与嵌入层的维度的比例。这个参数的大小会影响模

型的非线性变换的复杂度，一般情况下，mlp_ratio越大，模型的

表现也就越好。

总之，Swin Transformer的参数决定了模型的复杂度、容量和

表现，需要根据实际情况进行选择。

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本文标签： 模型 进行 影响 复杂度 参数

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