vit损失函数
    VIT (Vision Transformer) 是一种新的视觉模型，它是基于Transformer的架构，利用自注意力机制来捕捉图像中的全局上下文信息。在VIT中，损失函数是一个非常重要的组成部分，它对于模型的优化和训练起着至关重要的作用。
    VIT的损失函数主要可以分为两个部分：预测损失和正则化损失。
    预测损失
    预测损失是指模型在训练过程中输出结果与真实标签之间的误差。在VIT中，预测损失通常采用交叉熵损失函数。假设训练数据集中有n个样本，第i个样本的输入为xi，输出为yi，则交叉熵损失函数可以表示为：
    $$
    L_{CE}=-\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_i\log{\hat{y}_i}+(1-y_i)\log{(1-\hat{y}_i)}
    $$
    其中，$y_i$表示第i个样本的真实标签，$\hat{y}_i$表示模型对第i个样本的预测结果。
    正则化损失
    正则化损失是指在模型训练过程中，为了防止模型过拟合，对模型参数进行约束的一种方法。在VIT中，正则化损失主要有两种方法：L1正则化和L2正则化。
    L1正则化是指在损失函数中添加L1范数项，即使模型参数的绝对值之和最小化。假设模型参数为$W$，则L1正则化损失可以表示为：
    $$
    L_{L1}=\lambda\sum_{i=1}^{n}|w_i|
    $$
    其中，$\lambda$表示正则化参数，$n$表示模型参数的数量。
正则化可以防止过拟合    与L1正则化不同的是，L2正则化对于绝对值较大的参数惩罚更重。
    $$
    L=L_{CE}+L_{L1}+L_{L2}
    $$
    在模型训练过程中，我们可以根据具体的需求选择不同的正则化损失方法和参数。需要注意的是，正则化损失的值并不一定越小越好，这需要根据具体的问题和数据集情况来权衡。

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