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Transformer模块缝合教程重置版,替换自注意力和FFN层【深度学习】
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大家好!上一期视频主要介绍了U-Net如何"缝合",这期视频介绍一下ViT,ViT主要就是改进两个地方,一个是自注意力,还有一个就是FFN,FFN之前已经出过一期视频,有兴趣的小伙伴可以去看看,替换卷积等常规操作看上一期视频就够了,不需要重新学习。在这个视频中,我将以一个简单的ViT作为例子,ViT的结构为编码器+分类头,我将演示如何替换其中的自注意力机制以及FFN层,也就是MLP,还有就是在原结构上进行更改,就是照着这个论文的图来改结构,本期视频演示了一下如何替换transformer中的自注意力机制,我在这里总结一下,就是要找到自己代码的自注意力部分,看看它实例化和前向传播中的代码,更改这两个部分即可。接下来,我将演示如何替换FFN层,用我之前出过那期视频的FFN来替换这个简单ViT的FFN层,在改的过程确实会遇到很多错误,在这里我推荐大家把报错信息复制下来,粘贴给gpt,提高效率。最后,我们把这个LPI模块放在自注意力和FFN之间,就像图里那个样子。本期视频依然没有配音,但有文字说明,希望大家可以看懂我在干什么,本期视频的代码等相关资料已同步更新在网盘群中,感谢您的观看!
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