transformer相对于cnn的缺点
时间: 2023-09-20 14:07:48 浏览: 157
相对于CNN,Transformer的缺点主要有以下几点:
1. 计算复杂度高:由于Transformer需要进行多次自注意力机制的计算,使得它的计算复杂度相对于CNN要高出很多。
2. 需要更多的数据:由于Transformer是一种非常强大的模型,因此它需要更多的数据才能够发挥出其优势,否则它容易过拟合。
3. 对位置信息敏感:相对于CNN,Transformer对输入序列的位置信息更加敏感,因此需要对输入序列进行一些特殊的处理,如位置编码等。
4. 对长序列处理不太友好:由于自注意力机制的特殊性质,Transformer在处理长序列时会遇到一些问题,如计算复杂度高、难以捕捉长距离依赖等。
相关问题
transformer相较于cnn的缺点
相对于CNN,Transformer的一个缺点是计算量较大,因为它需要对所有输入序列中的位置进行self-attention计算。这使得Transformer在处理长序列时可能会变得非常缓慢和昂贵。另一个缺点是Transformer可能对输入序列中的局部模式感知能力不强,因为它没有像CNN那样的局部卷积操作。这可能导致Transformer在某些视觉和语音任务中表现不如CNN。
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Transformer模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型,最初被用于机器翻译任务。它通过自注意力机制和全连接前馈神经网络构成,解决了传统循环神经网络(RNN)在长序列上的难以训练和并行计算的问题。
与CNN模型相比,Transformer模型具有以下优势:
1. 并行计算:Transformer模型可以并行计算每个输入位置的表示,而不像RNN需要按顺序进行计算。这使得Transformer模型在GPU上的训练更加高效。
2. 长期依赖:由于自注意力机制的引入,Transformer模型能够捕捉到序列中任意两个位置之间的依赖关系,从而更好地处理长期依赖问题。
3. 编码器-解码器结构:Transformer模型采用编码器-解码器结构,使其适用于序列到序列的任务,例如机器翻译。
然而,Transformer模型也存在一些缺点:
1. 对输入序列长度敏感:由于自注意力机制需要计算所有输入位置之间的关系,因此Transformer模型对输入序列长度较长的情况下计算和内存要求较高。
2. 缺乏位置信息:Transformer模型中没有显式的位置信息,只是通过添加位置编码来表示输入序列中各个位置的顺序。这可能会限制其对序列中绝对位置的理解能力。
在哪些场景下更适合使用Transformer模型取决于任务的特点。Transformer模型在以下情况下通常表现较好:
1. 处理长序列:当输入序列较长时,Transformer模型相对于RNN模型更具优势,能够更好地捕捉到长期依赖关系。
2. 序列到序列任务:例如机器翻译、文本摘要等需要将一个序列转化为另一个序列的任务,Transformer模型由于其编码器-解码器结构而表现出色。
3. 并行计算需求:当需要在大规模数据上进行训练时,Transformer模型能够更高效地进行并行计算,加快训练速度。
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