NeurIPS 2021突破：ViTAE揭示视觉Transformer中的归纳偏置之谜

在人工智能领域，Transformer模型在自然语言处理（NLP）方面取得了巨大的成功。然而，在视觉任务中，传统的Transformer模型面临着诸多挑战。最近，在NeurIPS 2021年会议上，一篇名为“ViTAE: Vision Transformer中的归纳偏置探索”的研究论文为我们揭示了解决这一问题的新方法。

视觉Transformer模型通常需要大量的额外数据和更长的训练时间才能获得较好的性能。这主要是因为现有工作将图像作为一维序列处理，忽略了视觉任务特有的归纳偏置的建模。这些归纳偏置包括图像局部相关性、物体的尺度不变性等，对于模型高效利用数据和提高性能至关重要。

为了解决这一问题，ViTAE研究团队从模型设计的角度引入了归纳偏置。他们提出了一种新的视觉主干架构——ViTAE，显著改善了Transformer的收敛速度和性能。ViTAE中的关键创新在于引入两种新的基础模块：Reduction Cell（RC）和Normal Cell（NC）。

Reduction Cell使用多尺度卷积来为Transformer模型引入尺度不变性。这意味着模型能够更好地处理不同尺度的物体，提高识别准确性。Normal Cell则使用并行的卷积分支，在不影响Transformer模型特性的同时，增强了模型的表示能力。

近期，探索研究院联合悉尼大学进一步提出了更大规模、更优效果的ViTAEv2。ViTAEv2不仅继承了ViTAE的优点，还在多个方面进行了优化和扩展。其中，具有6亿参数的ViTAE-H模型在不依赖任何外源数据的情况下，在ImageNet Real数据集上达到了91.2%的分类准确度，这是目前已知方法中的最高水平。

ViTAE-H模型的成功得益于其强大的特征提取能力和归纳偏置的引入。这使得模型能够更有效地从有限的数据中学习，提高泛化能力。此外，ViTAEv2还采用了多种策略来优化训练过程，包括知识蒸馏、数据增强等，进一步提高了模型的性能。

总之，ViTAE和ViTAEv2的研究为我们揭示了视觉Transformer中的归纳偏置之谜。通过引入归纳偏置和优化模型设计，我们可以显著提高Transformer在视觉任务中的收敛速度和性能。这一成果对于推动人工智能在视觉领域的应用具有重要意义。

对于非专业读者来说，可以将ViTAE和ViTAEv2理解为一种更智能的图像识别模型。这些模型能够像人类一样理解和识别图像中的物体，而且识别速度更快、准确性更高。这些模型的应用范围非常广泛，包括但不限于自动驾驶、人脸识别、智能安防等领域。随着这些模型的不断优化和改进，我们有理由相信它们将为我们的生活带来更多便利和惊喜。