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申请/专利权人：河钢数字技术股份有限公司
摘要：本发明公开了基于梯度的Transformer模块化分解方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，该基于梯度的Transformer模块化分解方法，包括以下步骤：步骤一：目标点识别，如算法1描述了基于梯度技术识别单个注意力头中的非目标节点；步骤二；存储不属于目标类模块的节点位置；步骤三：添加非目标类；步骤四：目标类模块化，将事先训练好的Transformer模型分解为一组更小且可重用的模块，通过这一独特的分解过程，生成的模块能够被灵活地重用，以构建全新的、甚至更加精准的Transformer模型，而无需从头开始进行昂贵的训练。这种模块化分解方法不仅提高了模型的灵活性和可重用性，同时降低了模型开发的成本和时间，为深度学习模型的定制和优化提供了一种高效而创新的途径。
主权项：1.基于梯度的Transformer模块化分解方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：目标点识别，如算法1描述了基于梯度技术识别单个注意力头中的非目标节点；步骤二；存储不属于目标类模块的节点位置；步骤三：添加非目标类；步骤四：目标类模块化。
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