蓝色占领: 红外图像都是24位灰度图，它是3通道

HealthScience: 在 Transformer 中，先增大特征维度再进行卷积操作的目的是引入更多的有效信息并提取更多的特征。这个过程通常被称为 "维度扩展-卷积" （dimension expansion - convolution）。 维度扩展可以通过使用线性变换（通常是一个全连接层）将输入特征向量的维度映射到更高维度来实现。这样做的好处是可以为每个位置/单词提供更丰富的表示能力，使得模型能够更好地捕捉输入序列中的局部和全局信息。通过引入更多的特征维度，模型可以学习到更多的语义信息和上下文依赖关系。 接下来，在增大特征维度后，通过卷积操作可以对扩展后的特征进行局部感知和特征提取。卷积操作可以有效地捕捉输入序列中的局部模式和特征，并在保留重要信息的同时降低特征维度。这有助于减少计算量和参数数量，并提高模型的效率和泛化能力。 因此，维度扩展和卷积结合起来，可以在增加特征表达能力的同时，有效地处理输入序列的局部模式，并降低计算复杂度，提高模型的性能和效率。

深度科研人员: 博主你好，先增大特征维度，卷积之后又缩小特征维度，请问这样做的意义是什么呢？

HealthScience: 没有具体探索过，抱歉

蔡狗一只: 请问什么叫不合理有效性？问题源于论文的题目《The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric》