vision transformer怎么改进效果会变好

以下是改进Vision Transformer的一些方法，可以提高其效果：

1. 增加模型的深度和宽度：增加模型的深度和宽度可以增加模型的学习能力，从而提高模型的性能。

2. 改进注意力机制：注意力机制是Vision Transformer的核心组件，它可以帮助模型集中注意力于重要的信息。改进注意力机制可以提高模型的性能。

3. 增加数据集的规模：增加数据集的规模可以提高模型的泛化能力，从而提高模型的性能。

4. 引入先验知识：引入先验知识可以帮助模型更好地理解图像，从而提高模型的性能。

5. 使用预训练模型：使用预训练模型可以帮助模型更好地学习图像特征，从而提高模型的性能。

6. 增加数据增强方法：增加数据增强方法可以帮助模型更好地学习图像特征，从而提高模型的性能。

7. 融合其他模型：融合其他模型可以帮助模型更好地理解图像，从而提高模型的性能。