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Perceiver AR模型的优点包括能够处理大量的输入数据，同时保持高效的计算性能。它通过将输入映射到一个较小的隐空间中，并在随后的所有注意力操作中仅在生成的隐空间中进行处理，从而解耦了处理大型输入数组的计算需求与构建非常深的网络结构的需求。此外，模型在测试时可以改变隐空间的大小以调整计算负载，这提供了灵活性并有助于平衡模型容量与批量大小，而不影响测试时的性能。
2024-06-30 22:45:23赞同 1 展开评论 打赏
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