Визуальные Трансформеры: Обнаружение и удаление избыточности для повышения эффективности

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет значительно ускорить работу Vision Transformers, выявляя и отсеивая ненужные элементы обработки изображений.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Уменьшение объёма информации, извлекаемой из токенов, приводит к снижению сложности и повышению эффективности обработки данных.

Предложена методика SPOT, использующая динамику внимания между слоями для эффективной разреженности токенов и снижения вычислительных затрат без потери точности.

Несмотря на впечатляющую производительность Vision Transformers (ViT) в различных задачах, их вычислительная сложность, растущая квадратично с числом токенов, остается серьезным ограничением. В данной работе представлена методика ‘SPOT: Sparsification with Attention Dynamics via Token Relevance in Vision Transformers’ – новый фреймворк, использующий динамику внимания и значимость токенов для раннего выявления и отсеивания избыточных элементов в ViT. SPOT позволяет значительно повысить эффективность вычислений без потери точности, опираясь на анализ взаимодействий между токенами и их важность, определяемую на разных слоях сети. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания более экономичных и интерпретируемых моделей компьютерного зрения?

Взлёт Vision Transformers и ключевые вызовы

В последнее время архитектура Vision Transformer (ViT) стремительно завоевала лидирующие позиции в области распознавания изображений, превзойдя традиционные свёрточные нейронные сети во многих ключевых бенчмарках. Этот прорыв обусловлен способностью ViT эффективно моделировать глобальные зависимости между элементами изображения, что позволяет добиться более высокой точности в задачах классификации, обнаружения объектов и сегментации. В отличие от свёрточных сетей, которые обрабатывают изображение локально, ViT применяет механизм внимания, позволяющий учитывать взаимосвязи между всеми пикселями, что особенно важно для сложных сцен и изображений с большим количеством деталей. Успехи ViT демонстрируют значительный сдвиг в парадигме компьютерного зрения, открывая новые возможности для разработки более мощных и эффективных систем анализа изображений.

Несмотря на впечатляющие результаты в задачах компьютерного зрения, стандартные Vision Transformers (ViT) сталкиваются с серьезными вычислительными ограничениями. Проблема заключается в механизме внимания, который требует $O(n^2)$ операций, где $n$ – количество входных токенов (фрагментов изображения). Это означает, что вычислительная сложность резко возрастает с увеличением разрешения изображения, поскольку количество токенов пропорционально квадрату числа пикселей. В результате, обработка изображений высокого разрешения становится крайне затратной по времени и ресурсам, что препятствует применению ViT в приложениях, требующих оперативной обработки данных, таких как автономное вождение или анализ видео в реальном времени. Поэтому, значительная часть современных исследований направлена на разработку более эффективных вариантов механизма внимания, позволяющих снизить вычислительную сложность без существенной потери точности.

Вычислительная сложность механизма внимания в Vision Transformers (ViT) представляет собой существенное ограничение при работе с изображениями высокого разрешения. Квадратичная зависимость от количества пикселей означает, что требования к памяти и вычислительным ресурсам растут непропорционально увеличению размера изображения. Это препятствует эффективной обработке детализированных снимков, необходимых, например, в медицинских изображениях или спутниковых снимках, и делает использование ViT в приложениях, требующих мгновенной реакции – автономных транспортных средствах или системах видеонаблюдения в реальном времени – крайне затруднительным. Разработка методов снижения этой сложности, таких как разреженное внимание или иерархические архитектуры, является ключевой задачей для расширения возможностей ViT и реализации их потенциала в широком спектре практических применений.

Выявление важности токенов: основа эффективности

Определение и приоритизация важных входных токенов является критически важным для снижения вычислительных затрат без ухудшения производительности модели. Эффективная обработка последовательностей, таких как текст или изображения, требует значительных ресурсов, пропорциональных длине входной последовательности. Выявление и отсечение менее значимых токенов позволяет существенно уменьшить объем вычислений, не оказывая существенного влияния на качество выходных данных. Этот подход позволяет оптимизировать использование вычислительных ресурсов, особенно в задачах, требующих обработки больших объемов данных или работы в условиях ограниченных ресурсов, таких как мобильные устройства или системы реального времени.

Фреймворк SPOT обеспечивает динамическую оценку релевантности токенов посредством анализа динамики внимания и векторных представлений токенов. Метод заключается в отслеживании изменений в весах внимания между слоями нейронной сети и сопоставлении их с векторными представлениями токенов, полученными из различных слоев. Это позволяет выявить токены, которые последовательно оказывают влияние на процесс принятия решений моделью, определяя их важность в зависимости от контекста и взаимодействия с другими токенами. Оценка релевантности производится не статически, а динамически, учитывая изменения в активациях и весах внимания на протяжении всего процесса обработки входной последовательности.

Механизм SPOT определяет вклад токенов в процесс принятия решений моделью, анализируя взаимосвязи между слоями внимания. В отличие от методов, оценивающих значимость токенов только на одном слое, SPOT отслеживает, как внимание к конкретному токену распространяется и трансформируется на протяжении всей сети. Это позволяет выявить токены, которые последовательно привлекают внимание на различных слоях, указывая на их устойчивую роль в формировании выходных данных модели. Использование межслойных отношений внимания обеспечивает более точную оценку значимости токенов, поскольку учитывает не только непосредственное влияние токена на текущий слой, но и его роль в контексте всей нейронной сети.

Подход, основанный на выявлении значимости токенов, позволяет применять токенизацию разреженности (token sparsification) для ускорения процесса инференса. Суть метода заключается в удалении менее информативных токенов, что снижает вычислительную нагрузку без существенной потери производительности. В ходе экспериментов было достигнуто снижение вычислительных затрат до 40% (измеряется в GFLOPS) за счет удаления незначимых токенов, что делает данный подход перспективным для оптимизации больших языковых моделей и повышения эффективности их работы.

Устойчивость и валидация: производительность в экстремальных условиях

Оценка Vision Transformer (ViT) в условиях имитации повреждений, таких как представлено в наборе данных ImageNet-C, выявляет их уязвимость к распространенным искажениям изображений. ImageNet-C включает в себя 10 типов искажений, включая Gaussian blur, shot noise, elastic distortion и другие, которые имитируют реальные дефекты, возникающие при сборе и обработке изображений. Применение этих искажений к изображениям из ImageNet-1K демонстрирует снижение точности ViT, что указывает на недостаточную устойчивость к шумам и деформациям, часто встречающимся в практических приложениях компьютерного зрения. Эксперименты показали, что даже небольшие искажения могут существенно повлиять на производительность модели, особенно при обработке изображений низкого качества или в сложных условиях освещения.

Применение SPOT-driven разрежения токенов значительно повышает устойчивость Vision Transformer (ViT) к искажениям изображений, таким как те, что встречаются в наборе данных ImageNet-C. Метод позволяет поддерживать высокую точность классификации при одновременном снижении вычислительных затрат. Разрежение токенов, основанное на SPOT (Sparse Pixel-wise Optimization Technique), эффективно отбрасывает наименее информативные токены, сосредотачиваясь на наиболее значимых для принятия решения. Это приводит к уменьшению объема вычислений без существенной потери точности, что особенно важно для развертывания моделей в условиях ограниченных ресурсов.

Анализ показывает, что концентрация внимания на наиболее значимых токенах в процессе обработки изображений позволяет моделям Vision Transformer (ViT) улучшить обобщающую способность и устойчивость к шумам и искажениям. Выделение и использование только релевантных токенов снижает зависимость модели от незначительных деталей изображения, что способствует более надежной работе с новыми, ранее не встречавшимися данными. Такой подход позволяет модели эффективнее извлекать существенную информацию и игнорировать помехи, повышая точность классификации и распознавания даже при наличии искажений или шумов в исходном изображении.

Применение фреймворка SPOT к архитектуре DeiT-S позволило сохранить точность модели на датасете ImageNet-1K на уровне 79.5%, одновременно достигнув существенной экономии вычислительных ресурсов. Эксперименты показали, что выборочное отбрасывание токенов, основанное на критериях SPOT, не приводит к снижению производительности, а в ряде случаев даже способствует улучшению обобщающей способности модели за счет фокусировки на наиболее информативных элементах входного изображения.

Архитектурные усовершенствования и перспективы развития

Современные модели, такие как DeiT и LV-ViT, демонстрируют значительный прорыв в архитектуре Vision Transformer благодаря интеграции механизма предсказания релевантности токенов. Данный подход позволяет сети динамически оценивать важность каждого токена входного изображения, концентрируясь на наиболее информативных участках и отбрасывая несущественные. Вместо обработки каждого токена одинаково, сеть учится предсказывать, какие токены наиболее важны для выполнения поставленной задачи, что приводит к повышению эффективности и точности. Это особенно важно при обработке изображений высокого разрешения, где количество токенов может быть огромным, и обработка каждого из них требует значительных вычислительных ресурсов. Подобный механизм позволяет значительно снизить вычислительную сложность и повысить скорость работы модели, сохраняя при этом высокое качество распознавания и классификации изображений.

Для повышения производительности и эффективности современных Vision Transformer архитектур активно применяются усовершенствованные методы, такие как дистилляция знаний и конволюционные операции. Дистилляция знаний позволяет «студенческой» модели, менее сложной и быстрой, перенимать опыт у более крупной и точной «учительской» модели, сохраняя при этом высокую точность. В свою очередь, интеграция конволюционных операций позволяет улавливать локальные признаки изображения, которые часто упускаются из виду в чистых Transformer моделях, что способствует более эффективному извлечению информации и повышению общей производительности. Комбинация этих подходов позволяет создавать более компактные и быстрые модели, способные эффективно решать задачи компьютерного зрения, сохраняя при этом высокую точность и обобщающую способность.

Использование функции активации GELU (Gaussian Error Linear Unit) демонстрирует значительное влияние на процесс обучения и общую емкость современных нейронных сетей, особенно в архитектурах Vision Transformer. В отличие от традиционных функций активации, таких как ReLU, GELU обеспечивает более плавный переход, что способствует улучшению градиентного потока во время обучения. Это, в свою очередь, повышает стабильность обучения, позволяя моделям сходиться быстрее и достигать лучших результатов. Более того, нелинейность, вносимая GELU, позволяет сети моделировать более сложные зависимости в данных, что расширяет ее способность к обобщению и повышает общую емкость модели, то есть ее способность к обучению и запоминанию сложных паттернов. Исследования показывают, что замена ReLU на GELU часто приводит к повышению точности и производительности в задачах компьютерного зрения.

Оптимизированный вариант SPOT продемонстрировал впечатляющую скорость обработки изображений – 3880 кадров в секунду при использовании архитектуры DeiT-S. Этот показатель открывает значительные перспективы для внедрения Vision Transformer в приложения, требующие обработки данных в режиме реального времени, такие как автономное вождение, роботизированное зрение и оперативное видеоаналитика. Достижение такой высокой пропускной способности указывает на то, что модели, основанные на архитектуре Transformer, способны конкурировать с традиционными сверточными нейронными сетями по скорости, сохраняя при этом преимущества в точности и масштабируемости. Дальнейшая оптимизация алгоритмов и аппаратной реализации может еще больше повысить производительность, приближая эру повсеместного применения Vision Transformer в задачах, где важна скорость обработки данных.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует закономерности, схожие с процессами, происходящими в биологических системах, где избыточность информации отсеивается для повышения эффективности. Как однажды заметил Ян Лекун: «Машинное обучение — это не волшебство, а просто применение математики». Этот принцип находит отражение в SPOT, где алгоритм, подобно механизму естественного отбора, выявляет и удаляет избыточные токены в Vision Transformers, оптимизируя вычислительные ресурсы без потери точности. Подход, основанный на динамике внимания и релевантности токенов, позволяет взглянуть на внутреннюю структуру нейронных сетей сквозь призму строгой логики и анализа закономерностей.

Что дальше?

Представленный подход к разрежению Vision Transformers, основанный на динамике внимания и релевантности токенов, несомненно, открывает новые пути к повышению вычислительной эффективности. Однако, следует признать, что простое уменьшение количества токенов – это лишь симптом, а не решение фундаментальной проблемы избыточности в архитектурах, основанных на внимании. Вопрос о том, насколько эффективно SPOT выявляет действительно избыточные представления, а не просто те, которые не оказывают немедленного влияния на метрики качества, остаётся открытым и требует более глубокого анализа с точки зрения интерпретируемости.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на разработке методов, позволяющих не просто удалять токены, но и динамически адаптировать архитектуру сети в зависимости от сложности входных данных. Интересным направлением представляется изучение возможности объединения SPOT с другими техниками разрежения и квантизации, для достижения ещё большей экономии вычислительных ресурсов. В конечном счёте, настоящая ценность подобных разработок будет заключаться не в достижении новых рекордов на benchmark-ах, а в создании моделей, которые способны эффективно работать в условиях ограниченных ресурсов и при этом сохранять высокую степень надежности.

Не стоит забывать и о необходимости разработки более строгих метрик оценки качества разреженных моделей, учитывающих не только точность, но и степень сохранения информационного содержания. В противном случае, рискуем получить иллюзию эффективности, основанную на оптимизации лишь одной стороны медали. Понимание закономерностей, лежащих в основе избыточности представлений, – вот истинный вызов для исследователей в этой области.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10488.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-16 15:03