transformer的优点

Transformer在计算机视觉上的优点包括：

1. 长序列处理能力：传统的卷积神经网络（CNN）在处理长序列数据时存在限制，而Transformer可以处理任意长度的序列数据，因此在处理文本、音频等序列数据时具有优势。

2. 并行计算能力：Transformer中的自注意力机制可以并行计算，因此在处理大规模数据时具有较高的计算效率。

3. 全局信息捕捉能力：Transformer中的自注意力机制可以捕捉序列中的全局信息，因此在处理文本、图像等数据时可以更好地理解上下文信息。

4. 可解释性：Transformer中的自注意力机制可以可视化，因此可以更好地理解模型的决策过程，提高模型的可解释性。

5. 适应性强：Transformer可以通过预训练和微调的方式适应不同的任务，因此具有较强的适应性。