Wie lange ist ein Einbettungsvektor für einen Vision-Transformator üblich?
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Ein Vision-Transformator verarbeitet Bilder mit einer Reihe von Selbstaufmerksamkeitsschichten. Vor der Verarbeitung wird das Bild in fixe, nicht überlappende Patches (z.B. 16x16 Pixel) unterteilt, die dann linear in eine kontinuierliche Vektordarstellung eingebettet werden. Diese eingebetteten Vektoren werden dann durch die Transformatorenschichten verarbeitet. Die Länge des Embedding-Vektors wird typischerweise durch das Design des Vision-Transformators und die Größe der Eingabebildpatches bestimmt. Gemeinsame Vision-Transformatoren wie ViT (Vision Transformer) von Google verwenden eine Einbettungsvektorgröße von 768 oder 1024 Dimensionen. Andere Varianten von Vision-Transformatoren, wie DeiT (Data-efficient Image Transformer), verwenden ebenfalls ähnliche Einbettungsgrößen. Allerdings kann die spezifische Länge des Embedding-Vektors abhängig von der spezifischen Architektur und dem gewünschten Kompromiss zwischen Modellkomplexität, Leistung und Effizienz variieren. Im Allgemeinen wird die Länge des Embedding-Vektors in Vision-Transformatoren durch das Modelldesign bestimmt und kann von einigen Hunderten bis zu einigen Tausend Dimensionen reichen. Je größer die Vektorgröße, desto expressiver die Darstellung des Modells, aber kommt die Komplexität zu den Anforderungen an die Komplexität und Speicher.
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