本研究提出了一种模型算术框架，通过引入令牌补偿器（ToCom）解决视觉变压器（ViTs）在训练和推理阶段压缩程度不匹配的问题。实验证明，ToCom的应用能够显著提升模型的鲁棒性和性能。