提案手法「GroupedMixer」の性能向上の要因をさらに詳しく分析することで、より効率的な学習型画像圧縮手法の開発につながるかもしれない
提案手法「GroupedMixer」の性能向上の要因はいくつかあります。まず、GroupedMixerは、グループごとの自己回帰を採用しており、これにより計算量が削減され、効率的な推論が可能となっています。さらに、内部グループトークンミキサーとクロスグループトークンミキサーを導入することで、グローバルな依存関係を効果的にモデル化しています。また、コンテキストキャッシュ最適化を導入することで、推論速度が向上し、ネットワークの効率が向上しています。これらの要素が組み合わさり、GroupedMixerは優れた圧縮性能を実現しています。