vit训练参数
正则化收敛速率    VIT训练参数指的是VisionTransformer模型中的各种参数设置，包括学习率、批量大小、训练轮数、正则化等等。以下是一些常用的VIT训练参数：
    1. 学习率：学习率是指模型在每次更新参数时所采用的步长大小。通常情况下，可以采用动态学习率调整的方法，即在训练过程中逐渐降低学习率，以达到更好的收敛效果。
    2. 批量大小：批量大小是指每次训练模型所采用的数据样本数。通常情况下，批量大小越大，训练速度越快，但同时也会增加模型的内存占用和计算量。
    3. 训练轮数：训练轮数是指模型在整个数据集上训练的次数。通常情况下，训练轮数越多，模型的性能越好，但同时也会增加训练时间和计算量。
    4. 正则化：正则化是指在模型训练过程中对模型参数进行约束，以避免过拟合现象。通常采用的正则化方法包括L1正则化、L2正则化等。
    以上是一些常用的VIT训练参数，不同的应用场景和数据集也可能需要不同的参数设置。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整，以达到更好的性能和效果。

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