Centroid Compression
중심점 기반 압축
다수의 지역 토큰을 feature 유사도와 공간적 근접도를 결합한 soft-assignment 가중치로 평균화해 정규화된 대표 벡터로 압축하는 기법이다. SaMer은 이 방식으로 N개의 토큰을 K개의 정규화된 centroid로 축약하여 저장과 비교 비용을 줄였다. soft-assignment는 토큰 폐기를 피하고 정보 분포를 보존한다.
중심점 기반 압축
다수의 지역 토큰을 feature 유사도와 공간적 근접도를 결합한 soft-assignment 가중치로 평균화해 정규화된 대표 벡터로 압축하는 기법이다. SaMer은 이 방식으로 N개의 토큰을 K개의 정규화된 centroid로 축약하여 저장과 비교 비용을 줄였다. soft-assignment는 토큰 폐기를 피하고 정보 분포를 보존한다.
