vision transformer训练mnist和emnist准确率

Vision Transformer是一种新型的神经网络模型，最初被开发用于视觉任务，但它也可以应用于数字识别等任务，如MNIST和EMNIST。在训练MNIST和EMNIST数据集时，Vision Transformer模型可以实现非常高的准确率。

在Vision Transformer模型中，MNIST和EMNIST数据集可以通过将图像像素转换为一组向量来表示。这些向量将作为输入提供给Transformer模型，以学习数据集中的模式。Vision Transformer可以在极少量的训练时间内对这些数据集进行训练，并具有比传统卷积神经网络更高的准确率。

具体来说，当Vision Transformer模型用于MNIST数据集时，它可以实现超过99%的准确率。对EMNIST数据集进行训练时，Vision Transformer模型可以实现98%以上的准确率。这些结果在数字识别任务中非常显著，并且表明Vision Transformer模型是一种高效的机器学习模型，特别是对于视觉任务和数字识别。

总之，Vision Transformer模型在MNIST和EMNIST数据集的数字识别任务中表现出色，证明了它作为一种新型的神经网络模型的有效性和应用前景。