以vit 为基础 更快的transformer

您好！基于ViT（Vision Transformer）的更快的Transformer模型有一些改进的方法。以下是其中一些常见的方法：

1. DeiT（Data-efficient Image Transformers）：DeiT是一种使用更少的数据进行训练的Transformer模型。它引入了Distillation技术，通过从更大的模型中学习知识来提高小模型的性能。这种方法可以在减少计算资源消耗的同时，保持较高的性能。

2. TNT（Transformer in Transformer）：TNT是另一种基于ViT的改进模型，它使用了Transformer块内部的Transformer结构。这种方法可以提高模型的表达能力，并在一些图像分类任务上取得了较好的性能。

3. Linformer：Linformer是另一种改进Transformer速度的方法，它通过将自注意力机制中的矩阵乘法替换为线性变换，减少了计算量。Linformer在一些图像分类和语言建模任务上取得了较好的效果。

这些方法都是基于ViT进行改进的，可以在一定程度上提高Transformer模型在图像处理任务中的速度和效率。希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。