transformer图像分类损失越跑越大

这可能是由于训练过程中的某些错误导致的。以下是可能的解决方案：

1. 检查数据集：确保数据集没有问题，例如损坏的图像或错误标签。

2. 调整学习率：学习率太高可能会导致损失增加。尝试降低学习率并观察结果。

3. 增加训练数据：增加训练数据可能会有助于改善模型的性能。

4. 检查模型架构：检查模型架构是否有问题，例如过于复杂或不足以处理数据集的复杂性。

5. 使用正则化：正则化可以帮助减少过度拟合并提高模型的泛化能力。

6. 尝试不同的优化器：尝试使用不同的优化器，例如Adam、SGD等，以找到最佳的性能。

相关问题

VIT transformer怎么跑

VIT（Vision Transformer）是一种用于计算机视觉任务的转换器架构。要运行VIT模型，您需要遵循以下步骤：

1. 数据预处理：首先，您需要准备适当的数据集，并对其进行预处理。这可能包括图像的调整大小、裁剪、归一化等操作。

2. 模型设置：根据您的任务需求，您可以使用现有的VIT模型，如ViT-B/16（Base）或ViT-L/16（Large），或者根据自己的需求自定义模型。在设置模型时，您需要指定图像输入的大小、类别数量等超参数。

3. 训练：使用准备好的数据集，将VIT模型进行训练。训练过程中，您需要定义损失函数（如交叉熵损失）、优化器（如Adam）以及训练时的超参数（如学习率、批大小等）。

4. 推理：在训练完成后，您可以使用训练好的VIT模型进行推理。将测试图像输入模型，并根据输出进行分类、检测或其他视觉任务。

需要注意的是，VIT模型通常需要大量的计算资源和大规模的数据集来获得良好的性能。您可能需要在GPU或TPU上进行训练和推理，以加快计算速度。

以上是VIT模型的基本运行步骤，具体实现细节可能因您使用的框架或库而有所不同。您可以参考相关的深度学习框架文档或示例代码，以了解更多关于VIT模型的详细信息和实现方法。