本文介绍了一种基于掩码图像建模的MAE-lite pre-training方法，用于轻量级ViTs的pre-training。通过与其他方法进行对比，分析了该方法的影响，并揭示了pre-trained模型在数据充足的下游任务中的重要作用。同时，开发了一种distillation策略来提高pre-trained representations，从而实现更好的性能。