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核心觀點(diǎn)
　　本文是基于Smith et al.,2023論文《ConvNets match Vision Transformers at scale》的解讀評(píng)述。ConvNets與ViTs的對(duì)比研究結(jié)果強(qiáng)調(diào)了計(jì)算資源和數(shù)據(jù)對(duì)模型性能的重要性，認(rèn)為在合理設(shè)計(jì)的模型中，計(jì)算資源和數(shù)據(jù)的可用性是決定性因素。
　　驗(yàn)證損失與計(jì)算預(yù)算存在對(duì)數(shù)縮放關(guān)系
　　實(shí)驗(yàn)觀察到驗(yàn)證損失與用于預(yù)訓(xùn)練模型的計(jì)算預(yù)算之間存在"對(duì)數(shù)-對(duì)數(shù)"的縮放規(guī)律。在ImageNet上進(jìn)行微調(diào)后，網(wǎng)絡(luò)與具有相似計(jì)算預(yù)算的預(yù)訓(xùn)練ViTs的性能相匹配。
　　最佳學(xué)習(xí)率與訓(xùn)練輪次和模型大小相關(guān)
　　最佳學(xué)習(xí)率隨訓(xùn)練輪次預(yù)算變化。NFNet系列中的所有模型在小的訓(xùn)練輪次預(yù)算下都顯示出類(lèi)似的最佳學(xué)習(xí)率。然而，隨著訓(xùn)練輪次預(yù)算的增加，最佳學(xué)習(xí)率會(huì)下降，對(duì)于較大的模型，最佳學(xué)習(xí)率下降得更快。
　　NFNets和ViTs性能相似
　　NFNets和ViTs這兩種模型架構(gòu)存在顯著差異，但經(jīng)過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練后，它們的性能非常相似。兩者在ImageNet上的Top-1準(zhǔn)確率非常接近。然而，ViTs在特定環(huán)境下可能具有實(shí)際優(yōu)勢(shì)，比如能夠在多個(gè)模態(tài)之間使用相似的模型組件。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　本報(bào)告依據(jù)最新前沿論文進(jìn)行解讀評(píng)述，若有理解不當(dāng)請(qǐng)以原始論文表述為準(zhǔn)。且本報(bào)告為AI應(yīng)用方法和框架介紹，并不作為有效投資方法建議，僅供參考。