Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗?
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@小白创作中心
Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗?
引用
CSDN
1.
https://m.blog.csdn.net/qq_63315166/article/details/144621627
卷积和注意力:AI 领域的“分手还是复合”剧本?
Transformer 和 CNN,真的是两条差异巨大的路径吗?
两者设计逻辑不一样,但目标一致——让机器看懂东西
CNN
是图像领域的老炮,靠“局部感知+权值共享”吃饭。
简单说,它专注于看图像的局部细节,就像你拿着放大镜逐块拼图,看得又快又省力。
优点:效率高,专注局部细节
缺点:全局视野有限,得“叠很多层”才能拼凑全图。
Transformer
当代顶流,用注意力机制上位,火得一塌糊涂。它不像 CNN 局限于邻居关系,而是直接全局互动,让每个像素“在线开群聊”,远距离传八卦。
优点:全局视野优秀,任何地方的像素都能产生关系。
缺点:计算量大,GPU 烧得飞起。
所以,乍一看,Transformer 和 CNN 是“根本不搭”的两条路:一个靠局部,一个靠全局。但其实,两者最终的目标都是提取特征,理解数据。
实际应用它们真的井水不犯河水吗?
没那么简单!它们不仅没有互相鄙视,还在偷偷“取经”。
(1)Transformer 在向 CNN 靠拢
Transformer 其实发现了自己的软肋:局部细节提取能力弱。于是,它开始模仿 CNN 的局部处理:
- 比如 Vision Transformer (ViT),直接把图片切成一块一块的小 patch,搞得像在玩拼图。
- 后来的研究甚至直接在 Transformer 里加了卷积模块,弥补细节能力不足的问题。
(2)CNN 在向 Transformer 学习
CNN 也在进化,为了不被淘汰,开始学 Transformer 的“远距离社交技能”:
- 加入注意力机制,比如 SE-Net、ResNet,让模型能智能分配关注力,不再一味地只看“邻居”。
- 最新的卷积网络(如 ConvNeXt)已经在性能上挑战 Transformer,想抢回地位。
CNN 和 Transformer 并没有彻底分道扬镳,而是在走“融合进化”的路子。未来可能是一个大一统的 AI 架构。
两条路径正在“殊途同归”
很多人以为技术发展是“你死我活”,但实际上,Transformer 和 CNN 的关系更像是“分头修炼,最后在未来相遇”。我们已经看到:
- CNN 在变得“全局化”,加入注意力机制,试图弥补短板;
- Transformer 在变得“高效化”,尝试借助卷积特性,降低算力需求。
甚至有人预测,未来会出现一种“卷积+注意力”混血模型,结合二者的优势,走向 AI 的巅峰。
就像技术的发展历程告诉我们的:“分裂和融合,才是前进的永恒主题。”
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