resize patch embedding

"Resize patch embedding"通常是指在计算机视觉领域特别是深度学习模型中处理图像特征的一种技术，尤其是在基于Transformer架构的模型中，如ViT (Vision Transformer)。在预训练的 Vision Transformer 中，图片首先被分割成许多小的固定大小的patch，每个patch会被嵌入到一个高维向量空间中，形成patch embeddings。当输入图像的尺寸不匹配网络预期的patch尺寸时，可能会需要对这些patch embeddings进行resize操作。

这通常是通过两种方式来实现的：

1. **填充（Padding）**：如果图像较小，可以在边缘添加零值或者其他填充像素，使得所有patch都能保持相同的尺寸，然后进行embedding。

2. **裁剪（Truncation）**：如果图像较大，可以随机选择一部分patch进行嵌入，丢弃超出部分。也可以选择按顺序取patch，直到达到期望的patch数量。

Resize patch embedding的目的主要是为了保持模型的输入标准化，并让模型能够处理各种分辨率的输入。然而，过度的padding可能导致信息损失，而裁剪则可能引入噪声。