"CaiT: Training Vision Transformers with Input Performer

"CaiT: Training Vision Transformers with Input Performer"是一篇关于使用Input Performer训练视觉Transformer模型的论文。这篇论文旨在通过使用Input Performer来改进Vision Transformer（ViT）模型的训练过程，以提高模型的收敛速度和精度。

Input Performer是一个用于生成模型输入的方法，它通过引入随机扰动来增加输入的多样性。具体而言，在训练过程中，Input Performer会对输入图像进行随机的空间变换，例如旋转、平移和缩放。这样可以使模型在处理具有不同变体的图像时更具鲁棒性，并且可以帮助模型更好地泛化到新的样本上。

通过使用Input Performer，作者发现在训练Vision Transformer模型时可以获得更好的结果。在实验中，他们发现使用Input Performer可以使模型在不同的数据集上取得更高的精度，并且在相同的训练迭代次数下，模型的收敛速度也更快。

总结起来，"CaiT: Training Vision Transformers with Input Performer"这篇论文提出了一种使用Input Performer来改进Vision Transformer模型训练的方法。通过引入随机扰动，它可以增加输入的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力，从而在训练过程中获得更好的结果。