1 Archivos adjunto(s)
MoE-ViT transforma la visión multicanal con predicciones del resultado
Los Vision Transformers se han consolidado como arquitecturas fundamentales en modelos de visión por computadora, pero enfrentan desafíos particulares al trabajar con dominios multicanal como imágenes de cell painting o satelitales. En estos contextos, cada canal transporta información distinta y potencialmente complementaria, requiriendo un modelado cuidadoso de sus interacciones. Los enfoques convencionales tokenizan cada canal por separado, forzando comparaciones entre todos los canales dentro de los bloques de atención y generando un crecimiento cuadrático en la complejidad computacional. Esta limitación se convierte en un cuello de botella significativo cuando aumenta el número de canales, elevando los costos de entrenamiento y dificultando la escalabilidad.
Arquitectura MoE-ViT para eficiencia computacional
Inspirado en la filosofía de Mixture of Experts, MoE-ViT propone una arquitectura donde cada canal actúa como un experto especializado. Un router ligero selecciona dinámicamente solo los expertos más relevantes por cada parche de imagen durante el cálculo de atención, evitando la necesidad de comparar todos los canales simultáneamente. Este enfoque reduce drásticamente la carga computacional mientras mantiene la capacidad de capturar las interacciones más significativas entre canales. La selección adaptativa permite al modelo concentrar recursos en las relaciones más informativas, optimizando tanto el rendimiento como la eficiencia.
Resultados experimentales y aplicaciones prácticas
Las evaluaciones en conjuntos de datos reales como JUMP-CP y So2Sat demuestran que MoE-ViT logra mejoras significativas en eficiencia sin comprometer el rendimiento predictivo. En algunos casos, incluso supera a los enfoques tradicionales, posiblemente debido a su capacidad para ignorar interacciones irrelevantes entre canales. Estos resultados posicionan a MoE-ViT como un backbone práctico para aplicaciones que manejan imágenes multicanal, ofreciendo una solución escalable que aborda el problema del crecimiento cuadrático en la atención. La arquitectura se presenta como especialmente valiosa para dominios donde los recursos computacionales son limitados pero la información multicanal es crítica.
Parece que finalmente podemos dejar de pretender que todos los canales merecen la misma atención, como en esas reuniones donde todos hablan pero nadie escucha.
