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摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
通过增强学习加速视力变压器
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