?为什么VIT训练时刻少？

着深度进修技术的不断进步,各种神经网络模型层出不穷，VisionTransformer（VIT）因其独特的架构和高效的性能受到了广泛关注，与其他视觉模型相比，VIT的训练时刻更短，这是为什么呢？下面我们来一探究竟。

?VIT采用Transformer模型，该模型在天然语言处理领域取得了巨大成功，Transformer模型的核心想法是自注意力机制，它通过计算序列中所有元素之间的关联性，从而捕捉到丰富的语义信息，VIT将这一想法引入到视觉领域，将图像分解为一系列的patch，接着通过自注意力机制对patch进行编码，从而实现对图像的表征。

?VIT的patch设计使得模型能够更好地处理图像，与其他视觉模型相比，VIT直接对图像进行编码，无需进行复杂的预处理，如卷积操作，这种设计减少了计算量，从而降低了训练时刻。

?VIT的参数量相对较少，虽然VIT的层数较多，但每层的参数量相对较小，由此可见在训练经过中，VIT需要优化的参数数量较少，从而降低了训练难度和计算量。

?VIT的并行计算能力较强，由于VIT的架构较为简单，它更容易实现并行计算，在训练经过中，可以通过GPU等硬件加速器对模型进行并行计算，从而进一步缩短训练时刻。

?VIT的预训练效果显著，VIT在ImageNet等大型数据集上进行了预训练，从而积累了丰富的视觉聪明，在下游任务中，只需对VIT进行微调，即可取得较好的效果，这种预训练方式减少了训练时刻，同时也进步了模型的性能。

?VIT之因此训练时刻短，主要得益于其独特的架构、高效的patch设计、较少的参数量、强大的并行计算能力以及显著的预训练效果，随着深度进修技术的不断进步，VIT有望在视觉领域发挥更大的影响。