Приветствую вас: многогранкулярная стохастическая автоматическая система для Трансформеров зрения
arXiv:2603.12222v4 Видеотрансформеры требуют значительных вычислительных ресурсов и пропускной способности памяти, что серьезно ограничивает их развертывание на аппаратных средствах с ограниченными ресурсами. Большинство методов структурированного слива позволяют эффективно снизить теоретические издержки, однако они обычно функционируют в одном структурном узле и зависят от многоступенчатых трубопроводов с рейтингом значимости, вспомогательных решений или пороговых значений пост-специальной величины, за которыми следует отдельная фаза уточнения для восстановления точности. Мы предлагаем иерархическо-автосернирование (HiAP), которое превращает VIT в единственную бюджетную проблему обучения и совместно распределяет спаржу между четырьмя гранулами на одном этапе. В рамках программы HiAP вводятся стохастические гумбел-сигмоидные ворота на макроуровне (голова внимания и блоки FFN) и микроуровни (внутренние размеры и нейроны FF NO), а также они обучаются методам борьбы с потерей задач вместе с аналитическим расчетным термином MAC. Два веса штрафных санкций устанавливают, сколько вычислений удалено, в то время как