vision transformer图像分类的优点

1.适用于大规模数据：Vision Transformer可以在大规模图像数据集上进行训练，从而提高图像分类的精度。

2.能够处理长程依赖关系：Vision Transformer可以处理图像中的长程依赖关系，这是传统卷积神经网络所无法处理的。

3.具有可解释性：由于Vision Transformer使用了自注意力机制，因此可以解释模型在图像分类中的决策过程。

4.可迁移性：Vision Transformer在不同的图像分类任务之间具有很好的迁移性，可以将先前学习的知识应用于新的任务中。

5.可处理不同尺寸和分辨率的图像：Vision Transformer可以处理不同尺寸和分辨率的图像，因为它不需要使用池化层或卷积层对图像进行调整。