ViT-base和ViT-large的区别

ViT-base和ViT-large是Vision Transformer模型的两个不同规模的版本。ViT-base相对较小，拥有12个Transformer编码器层和768个隐藏单元，总共含有约8500万个参数。而ViT-large则更大，拥有24个Transformer编码器层和1024个隐藏单元，总共含有约3.4亿个参数。

ViT-large相比于ViT-base具有更深的网络结构和更多的参数，因此能够学习到更复杂的特征表达。这使得ViT-large在处理更复杂的视觉任务时表现更优秀，但同时也需要更多的计算资源和更长的训练时间。因此，在实际应用中需要根据具体任务的要求和计算资源的可用性来选择使用哪一个模型。