Entrenamiento de transformadores de visión en aprendizaje federado con recursos limitados de dispositivos periféricos
Autores: Tao, Jiang; Gao, Zhen; Guo, Zhaohui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Entrenamiento de transformadores de visión en aprendizaje federado con recursos limitados de dispositivos periféricos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Transformadores
Aprendizaje federado
ViTs
Destilación de conocimiento
Visión por computadora
Dispositivos edge
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Los transformadores de visión (ViTs) demuestran un rendimiento excepcional en numerosas tareas de visión por computadora gracias a sus módulos de autoatención. A pesar del mejor rendimiento de la red, los transformadores a menudo requieren recursos computacionales significativos.
Descripción
Los transformadores de visión (ViTs) demuestran un rendimiento excepcional en numerosas tareas de visión por computadora gracias a sus módulos de autoatención. A pesar del mejor rendimiento de la red, los transformadores a menudo requieren recursos computacionales significativos.