近年来，HqVAE变压器模型在深度学习领域中崭露头角，特别是在大规模图像分类任务中的应用备受关注。本文聚焦于HqVAE变压器模型在ImageNet数据集上的性能分析，该模型采用了24层的深度结构，通过对图像进行高效编码和解码，展现了在复杂图像特征处理方面的卓越能力。通过深入研究该模型在ImageNet上的表现，研究人员探讨了其在图像分类、特征学习等方面的优势，为深度学习领域的相关研究提供了实质性的参考。