vision transformer是如何对图像进行分类

Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型，它的主要思想是将图像分割成一组固定大小的补丁，并将每个补丁作为序列输入到Transformer模型中进行处理。

具体来说，首先将输入图像分成一组大小相同的小块，然后将这些小块通过一个线性变换映射为一个较低维度的向量表示，这些向量被输入到Transformer编码器中进行处理。在Transformer编码器中，每个补丁都被视为一个序列元素，并且每个元素都被处理为一个可变长度的向量表示。在经过多层Transformer编码器之后，最后一个编码器输出的向量可以被视为输入图像的表示，可以将其输入到一个线性分类器中进行分类。

Vision Transformer模型的训练过程使用了标准的监督学习方法，即通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数。在训练过程中，模型将学习将不同的图像补丁表示映射到正确的类别标签上。