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ViT-Small（Vision Transformer Small）的结构与ViT-Base类似，但有一些关键的区别，主要体现在模型的规模（隐藏层维度和Transformer块的数量）上。具体来说，ViT-Small通常使用较小的隐藏维度和Transformer块数。以下是ViT-Small的主要结构特点：

主要结构差异：

1. Patch Embedding（patch_embed）：

   • 使用卷积层（Conv2d(3, 384, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16))），将输入图像切割为16x16的patches，并将每个patch映射到384维的向量空间。
   • 这与ViT-Base的768维相比，ViT-Small的维度较小，减少了模型的复杂度。

2. Positional Embedding（pos_embed）：

   • 用于为每个patch提供位置信息，使得模型能够处理图像中的空间信息。位置嵌入的维度仍为384。

3. Transformer Blocks（blocks）：

   • 通常包含6个Transformer块，相比ViT-Base的12个块，ViT-Small的Transformer层较少，进一步减小了模型的规模。

4. 输出层（head）：

   • 输出层是一个线性层（Linear(in_features=384, out_features=1000)），通常用于图像分类任务，输出1000维的分类结果。

总结：

• 隐藏层维度：384维（相较于ViT-Base的768维）
• Transformer块数：6个（相较于ViT-Base的12个）
• 输出层：1000维，通常用于分类任务

这些差异使得ViT-Small在计算和内存需求上更为轻量，但也可能导致其在某些复杂任务中的表现略逊色于ViT-Base。