知乎：Vision Transformer 超详细解读 (原理分析+代码解读)
CSDN：vit 中的 cls_token 与 position_embed 理解
Vision Transformer在一些任务上超越了CNN，得益于全局信息的聚合。在ViT论文中，作者引入了一个class token作为分类特征。
如果没有cls_token，我们使用哪个patch token做分类呢？
根据自注意机制，每个patch token一定程度上聚合了全局信息，但是主要是自身特征。ViT论文还使用了所有token取平均的方式，这意味每个patch对预测的贡献相同，似乎不太合理。实际上，这样做的效果基本和引入cls_token差不多。
ViT引入class token机制，究其原因：
Transformer输入为一系列的patch embedding，输出也是同样长的序列patch feature，但是最后要总结为一个类别的判断。
- 可以用avg pool，把所有的patch feature 都考虑算出image feature，如上述不太合理。。
- 作者引用类似flag的class token，其输出特征加上一个线性分类器就可以实现分类。
- 训练的时候，class token的embedding被随机初始化并与pos embedding相加，因此从图可以看到输入transformer的时候【0】处补上一个新embedding，最终输入长度N+1.
第n+1个token（class embedding）的主要特点是：不基于图像内容；位置编码固定。
优势：
- 该token随机初始化，并随着网络的训练不断更新，它能够编码整个数据集的统计特性；
- 该token对所有其他token上的信息做汇聚（全局特征聚合），并且由于它本身不基于图像内容，因此可以避免对sequence中某个特定token的偏向性；
- 对该token使用固定的位置编码能够避免输出受到位置编码的干扰。
ViT中作者将class embedding视为sequence的头部而非尾部，即位置为0。这样即使sequence的长度n发生变化，class embedding的位置编码依然是固定的，因此，更准确的来说class embedding应该是第0个而非第n+1个token。
另外“将前n个token做平均作为要分类的特征是否可行呢”，这也是一种全局特征聚合的方式，但它相较于采用attention机制来做全局特征聚合而言表达能力较弱。因为采用attention机制来做特征聚合，能够根据query和key之间的关系来自适应地调整特征聚合的权重，而采用求平均的方式则是对所有的key给了相同的权重，这限制了模型的表达能力。
The class token：与 input token 并在一起输入 Transformer block 的一个向量，最后的输出结果用来预测类别。这样一来，Transformer相当于一共处理了 N+1 个维度为 D 的token，并且只有最后一个token的输出用来预测类别。这种体系结构迫使patch token和class token之间传播信息。
遗留：
- class embedding应该是第0个而非第n+1个token。
- 只有最后一个token的输出用来预测类别。
- 两者是否矛盾？做何理解？
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