Wie lange ist ein Einbettungsvektor für einen Vision-Transformator üblich?
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Die Länge eines Embedding-Vektors für einen Vision-Transformator variiert je nach Modellarchitektur und dem vorgesehenen Anwendungsfall. Häufig verwendete Transformatorenmodelle wie der ViT (Vision Transformer) verwenden Einbettungsvektore, die typischerweise im Bereich von 768 bis 1024 Dimensionen liegen. Beispielsweise verwendet das beliebte ViT-B/16-Modell, das im Original-ViT-Papier eingeführt wurde, einen 768-dimensionalen Einbettungsvektor. Dieser Vektor wird durch die Einbettung eines Eingangsbildes durch das Transformatorennetz des ViT erzeugt, das aus mehreren auf Aufmerksamkeit basierenden Schichten besteht. Es gibt weitere Varianten der ViT-Architektur, wie die ViT-Large und ViT-Huge, die größere Modelle mit mehr Parametern und tieferen Transformatorennetzwerken verwenden. Diese Modelle verwenden typischerweise größere Einbettungsvektoren, wie z. B. 1024-dimensionale Vektoren. Im Allgemeinen können größere Einbettungsvektoren eine ausdrucksstärkere Leistung bieten und eine bessere Darstellung komplexerer Funktionen im Eingangsbild ermöglichen. Sie benötigen jedoch auch mehr rechnerische Ressourcen und können schwieriger zu trainieren. Als Ergebnis hängt die Wahl der Einbettungsvektorgröße von den spezifischen Ressourcen ab.
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