歩行者検出のためのTransformerにおけるバックプロパゲーション

この論文は、Transformerベースのアーキテクチャ、特にネクストトークン予測に関連するレイヤーに焦点を当て、パラメータ効率の良いファインチューニングのためのLoRAレイヤーを含む、バックプロパゲーションの手動導出を詳細に提供しています。著者は、各操作が最終的な出力にどのように影響するかを深く理解するために、後方パスを理解することの重要性を強調しています。これは、デバッグと最適化に不可欠です。論文の焦点は、タイトルからは暗示されているものの、抽象的には明示されていない歩行者検出にあります。提供されているPyTorchの実装は貴重なリソースです。

• •Transformerレイヤーのバックプロパゲーションの手動導出を提供する。
• •LoRAレイヤーの勾配式を含む。
• •直感とデバッグのために、後方パスを理解することの重要性を強調する。
• •GPTライクなネットワークのPyTorch実装を提供する。