标记压缩通过减少冗余标记的数量（例如，修剪不重要的标记或合并相似的标记）来加快视觉变换器（ViTs）的训练和推理。然而，当这些方法应用于下游任务时，如果训练和推理阶段的压缩程度不匹配，会导致显著的性能下降，这限制了标记压缩在现成训练模型上的应用。因此提出了标记补偿器（ToCom），以解耦两