Vision Transformer（VIT）与传统的卷积神经网络（CNN）相比，在某些情况下可以表现出更强的性能，这是由于以下几个原因：
- 全局视野和长距离依赖：ViT引入了Transform模型的注意力机制，可以对整个图像的全局信息进行建模。相比之下，CNN在处理图像时使用局部感受野，只能捕捉图像的局部特征。ViT通过自注意力层可以建立全局关系，并学习图像中不同区域之间的长距离依赖关系，从而更好地理解图像的结构和语义。
- 可学习的位置编码：ViT通过对输入图像块进行位置编码，将位置信息引入模型中。这使得ViT可以处理不同位置的图像块，并学习它们之间的位置关系，相比之下，CNN在卷积和池化过程中会导致空间信息的丢失，对位置不敏感。
- 数据效率和泛化能力：ViT在大规模数据集上展现出出色的泛化能力。由于ViT基于Transform模型，它可以从大量的数据中学习到更丰富、更复杂的图像特征表示。相比之下，CNN在小样本数据集上可能需要更多的数据和调优才能取得好的结果。
- 可解释性和可调节性：ViT的自注意机制使其在解释模型预测和注意力权重时具有优势。相比之下，CNN的特征表示通常较难解释，因为它们是通过卷积和池化操作获得的。