Transformer直接预测比较简单数学表达式，推理速度提高多个数量级

况下，增大完成度系数时会降低效能。这可能时会让人认为该三维在读取尺度上不用极佳地拓展，但检验说明，与所发作法相比，该三维在其实质数据库集上的拓展效能相当好，如下左图请注意。

左图 4D 说明了了效能与读取三维的庄家 N 彼此之间的关系。在所有情况下，效能都时会提很低，但 E2E 三维比 skeleton 三维更为显着，这证明大量数据库对于精确假设方程组里面的系数是相当最重要的。

二阶和稳健性。如左图 4E 请注意，该研究者通过相反测试点的为数来安全检查三维内绑 / 二阶的能力：该研究者并未将测试点一维为计量均值，而是将它们一维为 σ。随着 σ 的增大，效能时会下降，但是即使临近读取（σ = 32），二阶效能即使如此不太好。

最终，如左图 4F 请注意，学术界安全检查了运用于均值 σ 的乘性频领军（multiplicative noise）对年前提 y 的影响：y → y(1 + ξ), ξ ∼ N (0, ε)。这个结果揭示了一些有趣的事情：如果不顺利完成变更为，E2E 三维对频领军的稳健性不强劲，本来在很低频领军下效能比 skeleton 三维一比。这说明了了 Transformer 在假设系数时对读取的敏感程度。变更为在此之后 E2E 三维的稳健性显着提很低，但将系数绑定为估计值的影响较小，因为系数的假设被频领军摧残了。

很感兴趣的读者可以朗读研究成果原文，明白更为多研究者细节。

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