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Transformer | 继承Mamba优势 | 线性注意力模块MLLA | 计算机视觉任务通用
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大家好,今天给大家介绍的是MLLA,Mamba-Like Linear Attention,出自论文Demystify Mamba in Vision: A Linear Attention Perspective,作者发现Mamba与线性注意力Transformer具有惊人的相似之处。作者通过探索这两种模型之间的相似性和差异性,提供了全面的分析以揭开Mamba成功的关键因素。他们将Mamba重新表述为一种带有六个主要区别的线性注意力Transformer变体:input gate, forget gate, shortcut, no attention normalization, single-head, and modified block design。作者仔细分析了每个设计的优点和缺点,并在视觉任务中评估了其对模型性能的影响。结果表明,forget gate和block design是Mamba成功的两个核心贡献,而其他四个设计则不太重要。基于这些发现,作者提出了一个类似于Mamba的线性注意力(MLLA)模型,将这两种关键设计的优点融入到线性注意力中。实验结果表明,该模型在图像分类和高分辨率密集预测任务中均优于各种视觉Mamba模型,并且具有可并行计算和快速推理速度的优点。
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