在ViT（Vision Transformer）中，class token（类别令牌）是一种特殊的位置编码，它被添加到图像的嵌入表示中，并且在训练过程中与图像的标签相关联。这个类别令牌的作用是为模型提供关于整个图像类别的全局信息，从而帮助模型学习对图像内容进行分类的表示。

如图：

作用

1. 全局信息集成: 类别令牌允许模型在推理时通过整体图像的类别信息进行分类决策。它捕捉了整个图像的语义内容，而不是仅仅依赖于图像中各个局部区域的特征。

2. 联合训练: 类别令牌在训练过程中与图像的标签进行联合，这样模型可以学习将全局特征与标签联系起来的有效表示。这种方法有助于提高模型在分类任务中的性能。

预测过程

在预测阶段，ViT模型使用类别令牌来预测图像的类别。具体步骤如下：

1. 提取特征: 首先，ViT模型将输入的图像分成若干个图像块，并对每个图像块进行线性变换以获得初始的图像块表示。

2. 加入类别令牌: 在初始的图像块表示中，类别令牌被添加为一个额外的向量。这个向量通常与模型的其他位置编码向量具有相同的维度。

3. Transformer编码: 将加入类别令牌的图像块表示作为输入，通过Transformer编码器进行多层次的自注意力机制和前馈网络操作，以学习图像的语义表示。

4. 分类预测: 在Transformer的最后一个输出层之后，通常会接一个全连接层或者类似的结构，将最后一个位置的特征向量（通常是类别令牌的特征向量）映射到预测类别的空间。这个过程可以理解为一个简单的分类器，它基于全局的图像表示进行分类决策。

通过这种方式，类别令牌在ViT模型中发挥了关键作用，帮助模型有效地处理图像分类任务，并在推理时结合全局信息进行准确的预测。