神经网络Transformer架构中的动态卷积
**神经网络Transformer架构中的动态卷积**
动态卷积是传统卷积操作的一种改进形式,在Transformer架构中用于增强局部特征提取能力。与传统卷积使用固定权重不同,动态卷积会根据输入数据动态生成卷积核参数,使模型能够更灵活地适应不同特征的局部模式。
**1. 传统卷积的局限性**
- 传统卷积层使用训练后固定的静态卷积核,在处理整张图像或序列时采用相同权重
- 这种静态特性限制了模型对输入内容变化的适应能力
- 特别是在处理具有显著局部变化的序列数据时,固定卷积核可能无法充分捕
2025-11-25 17:01:57
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