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申请/专利权人：安徽大学;德清阿尔法创新研究院
摘要：本发明公开了一种自适应不同任务的ViT模型压缩方法及结构，方法包括在原始ViT模型中的引入了一个瓶颈模块，瓶颈模块与MLP模块形成并行分支，自适应不同任务；利用BERT压缩方法对原始ViT模型中的Transformer模块进行替换，实现模型压缩。本发明通过在原始ViT模型中的引入了一个瓶颈模块，瓶颈模块与MLP模块形成并行分支结构，自适应不同任务；利用BERT压缩方法对原始ViT模型中的视觉Transformer模块进行替换，实现模型压缩，可以使ViT模型对不同任务进行自适应，有效地缩短了训练时间节省了存储空间；可以充分利用自适应不同任务带来的优势，实现了ViT模型的轻量化。
主权项：1.一种自适应不同任务的ViT模型压缩方法，其特征在于，包括：在原始ViT模型中的引入了一个瓶颈模块，瓶颈模块与MLP模块形成并行分支结构，自适应不同任务；对原始ViT模型中的Transformer模块进行替换，实现模型压缩。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 德清阿尔法创新研究院 一种自适应不同任务的ViT模型压缩方法及结构
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