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cls_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。

cls_token的作用

• cls_token与图像无关。它是随机生成的，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。
• cls_token 对所有其他token上的信息做汇聚（全局特征聚合），cls_token（第0个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。
• 采用attention机制来做全局特征聚合而言表达能力比token取平均的方式更强。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的权重是相同的。