这篇文章最大的贡献就是有效降低了vision transformer的训练成本（时间以及数据），提高了ViT实验的可复现性，本文所提出的DeiT只需要在8块gpu上训练不到3天，就可以达到媲美JFT上训练的ViT的精度。在Google所提的ViT文章中的实验结果表明，vision transformer在用超大数据集（如JFT）做训练的情况下，性能才能超过CNN。本文在结构上没有对vision transformer进行修改，而是通过引入蒸馏、数据增强等技巧，有效提高了ViT在ImageNet上的训练精度。
虽然这篇文章针对ViT专门提出了一种基于distillation token的蒸馏方式，在ViT中额外引入一个与classification token类似的distillation token，与teacher的distillation token计算损失，但是与普通的蒸馏方式相比，这种新的蒸馏方式结果优势并不太明显。
除此之外，本文最值得称道的就是作者展现出的牛逼的训模型技术了，这篇文章的后半部分可以看成一个trick包，非常适合我这种训模型苦手学习。作者经过一系列ablation study，发现transformer对于数据增强方式非常敏感，用或不用数据增强造成的精度差距非常大（当然这个其实也可以看作是对数据量的要求）；同时，对于regularization方式，可调的地方也非常多，降低weight decay就可以带来性能提升； 除此之外，在224的resolution上pretrain，384上finetune，也是一个很有用的技巧。
