Vision Transformersの訓練：再帰、ニューラルODE、ディープサーパービジョン
arXiv cs.CV ・ 2026-08-05
原題: Training Crossroads for Recurrent Vision Transformers: Recurrence, Neural ODEs, and Deep Supervision
AI による要約
Vision Transformer (ViT) の再帰的な訓練手法 bViT を CIFAR-100 で評価し、FLOPs 制約下では標準 ViT が優れる一方、パラメータメモリ制約下では再帰が有効な場合があることを確認。ニューラル ODE ソルバーの次数が数値精度と構造的バイアスの双方に影響することも示した。
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