说简略些，CNN是自顶向下的进修，Transformer相反，是自底向上去构建特征的，那就招致Transformer的训练十分艰难，须要大质的数据构建起准确的地基，上层的建筑威力结实。模型差异对结果的映响不会那么大，数据集的数据特性才是重点，ImageNet等数据会合的图像，其尺度多局限于单个物体，因而正在那些数据会合全局特征愈加重要，而xision Transfomer获与全局特征的才华劣于CNN，所以能有较好的成效。正在深度进修中，数据才是焦点，而模型仅仅是办法，不要舍原求终。
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