핵심 개념
새로운 NiNformer 아키텍처는 MLP-Mixer의 동적 게이팅 기능을 활용하여 향상된 성능을 제공합니다.
초록
1. Abstract
어텐션 메커니즘의 중요성
컴퓨터 비전에서의 활용
MLP-Mixer, Conv-Mixer, Perceiver-IO 등의 디자인 소개
2. Introduction
트랜스포머 아키텍처의 중요성
NLP 및 CV 도메인에서의 활용
ViT, MLP-Mixer, Conv-Mixer, Swin Transformer 등의 구현
3. Related Work
Star Transformer, Longformer, Reformer, BigBird 등의 아키텍처 소개
4. Methodology
ViT, MLP-Mixer, Local-ViT의 구현 방법과 코드
NiNformer의 제안된 아키텍처 및 코드
5. Experiments and Results
CIFAR-10, CIFAR-100, MNIST 데이터셋에 대한 실험 결과
ViT, MLP-Mixer, Local-ViT, NiNformer의 테스트 정확도 비교
6. Conclusion
NiNformer 아키텍처의 성능 향상
MLP-Mixer의 동적 게이팅 기능 활용
통계
MLP-Mixer 아키텍처의 테스트 정확도: 97.73%
Local-ViT 아키텍처의 테스트 정확도: 77.71%
NiNformer 아키텍처의 테스트 정확도: 98.61%
인용구
"MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision." - Neural Information Processing Systems (2021)