MLP的结构就像层层堆叠的乐团,每层神经元都跟前一层紧密相连,共同构建复杂映射关系。MLP在处理文本和声音这类整体模式重要的数据时,简直是得心应手。 总结:各有千秋 🏆 总的来说,CNN和MLP各有各的强项。CNN是图像处理的专家,专攻局部特征;而MLP则是文本和音频理解的高手,聚焦全局特征。希望这篇文章能帮你更好...
纵使CNN和Transformer在数学上等价,它们面对不同的任务时,不同的网络所带来的效益是不能等同的。哪怕同样是MLP网络,100多层的MLP和10层的MLP所取得的性能提升不一样的,同样是CNN网络,前些年被封为恺明神作的100多层的ResNet和简单的100多层纯CNN网络,在应用到下游任务时,性能的对比也是非常之大的。 也不能因为...
ConvMLP架构可以无缝迁移到其他CV任务的网络中,如RetinaNet、MaskR-CNN和Semantic FPN。与其他方法相比,在不同基准数据集上,ConvMLP在参数较少的情况下,达到了不错的结果。 随着Transformer的兴起,目前大多数的工作是将CNN的设计理念结合到Transformer中。而本文重新revisit的MLP的不足(参数量大、过拟合等),并利用CNN...
我们的结论是,新的体系结构不应当是简单地重用传统mlp,而是对传统mlp的重大改进。
1x1的conv基本上就等价于MLP 而且很多CNN架构的设计都放弃使用了MLP了，比如FCN 所以你说呢 ...
成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架， 在大型目标上的检测性能要优于 Faster R-CNN。
2021年5月4日,谷歌大脑团队在arxiv上提交了一篇论文《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision》,这篇论文是原视觉Transformer(ViT)团队的一个纯MLP架构的尝试。总结来说就是提出了一种仅仅需要多层感知机的框架——MLP-Mixer,无需卷积模块、注意力机制,即可达到与CNN、Transformer相媲美的图像分类性能。
随着Transformer的兴起,目前大多数的工作是将CNN的设计理念结合到Transformer中。而本文重新revisit的MLP的不足(参数量大、过拟合等),并利用CNN的设计理念来缓解这些问题 。由于借鉴了CNN中的层次结构,因此,本文的方法在比较少的计算量下,也能达到比较好的效果。
随着Transformer的兴起,目前大多数的工作是将CNN的设计理念结合到Transformer中。而本文重新revisit的MLP的不足(参数量大、过拟合等),并利用CNN的设计理念来缓解这些问题 。由于借鉴了CNN中的层次结构,因此,本文的方法在比较少的计算量下,也能达到比较好的效果。