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在计算机视觉领域中，2013 年的 DMoE 便是在 MNIST 数据集上使用了密集的 MoE 层，2021 年的 V-MoE 将 MoE 架构应用在计算机视觉领域的 Transformer 架构模型中，同时通过路由算法的改进在相关任务中实现了 更高的训练效率和更优秀的性能表现。 V-MoE 原理：V-MoE 通过将 ViT 中的一部分密集前馈层替换为稀疏的 MoE 层来实现，每个图像块被“路 由”到一组“专家”（MLPs）中进行处理，同时通过对图像中重要信息的优先分析（优先级路由），使得模型可 以不需要分析所有信息便可以得到较为准确的结果，对于鸭子的图片，通过将其中重要的 16 个 token 分配到 4 个专家处，便可以得到较为正确的分析，提升了模型运算效率。 V-MoE 性能：通过使用稀疏的 MoE 层，V-MoE 可以在保持性能的同时减少计算资源的使用，从而实现更 高效的模型训练和推理。在两个任务中，V-MoE 相较于 ViT 模型，达到相同性能的情况下节省了 2.5 倍的算力消耗，而在相同的算力消耗下，V-MoE 也实现了更优的性能。 同时，V-MoE 还可以用于其他计算 机视觉任务，如目标检测和图像生成。