【核心】MLP-Mixer,一个纯MLP(多层感知器)架构,成功挑战了Transformer与CNN,在图像分类任务上展现出竞争力。 【拓展描述】MLP-Mixer就像是一个“混搭大师”,它通过token-mixing和channel-mixing两层MLP,巧妙地实现了空间位置和特征通道的信息交流,从而在没有卷积和自注意力机制的情况下,也能在图像分类等任务上大放...
谈起MLP-Mixer 之前,我们先了解一下 MLP 结构,即多层感知机(Multi-layer Perceptrons),理论上一定复杂程度的 MLP 可以拟合任何函数的,但是代价是大量的计算开销和参数量,这给纯 MLP 的模型发展造成了阻碍。之前提出的 CNN、RNN 就是通过将 Inductive Bias(归纳偏置) 引入模型里,从而能在计算资源有限、数据有限的...
2021年初,Google AI 团队续ViT模型之后回归到传统的MLP网络,基于MLP网络设计了一个全MLP的Mixer结构来进行计算机视觉任务。相较于过去被广泛适用于各个领域的基于卷积的CNN和最近大火的基于自注意力的Transformer而言,Mixer完全基于早期的多层感知器MLP,仅仅依赖于基本的矩阵乘法来完成数据的处理和特征的提取,通过单纯的ML...
本质上,这给出了一个非常重要的性能差异,在MLP-Mixer和其他体系结构之间是: 与ViT不同,MLP-Mixer的计算复杂度在输入补丁的数量上是线性的。 MLP-Mixer还具有一些优点,这些优点为其体系结构提供了许多简化方法: 图层大小相同 每层仅包含2个MLP块 每层都接受相同大小的输入 所有图像块均以相同的投影矩阵线性投影 ...
在MLP-Mixer 中,主要有三个地方用到了全连接层,而这些操作全部可以用卷积实现,方法如下: 第一步是把输入切分成若干 16x16 的 patch,然后对每个 patch 使用相同的投影。最简单的实现/官方实现就是采用 16x16 的卷积核,然后 stride 也取 16x16,计算二维卷积。当然,这一步也可以按照全连接层来实现:首先把每个...
谷歌MLPMixer是一种用于图像处理的全MLP架构，其主要特点和优势如下：不依赖卷积或自我注意层：MLPMixer架构独特地不依赖于传统的卷积层或自我注意层，却能取得与当前最优模型接近甚至更优的结果。核心功能：该架构通过MLP实现图像处理中的两种核心功能——通道混合和空间信息混合。通道混合层允许图像的各个...
Google ViT团队最近刚提出的一种的CV框架,MLP-Mixer使用多层感知机(MLP)来代替传统CNN中的卷积操作(Conv)和Transformer中的自注意力机制(Self-Attention)。实现特征之间的融合。其主要有两种融合结构。空间融合,通道融合结构。 token-mixing: 允许不同空间位置(token或者patch)进行通信,它们在通道上进行操作,把每一列...
具体的，ViT、MLP-Mixer 这类非 CNN 的模型在对抗噪音下表现更为优秀，而传统的 CNN 模型（如 ResNet、ResNeXt）则对于自然噪音和系统噪音更加鲁棒。不同的噪音对于最终鲁棒性的评估结果影响很大，对于同一类型的噪音（如对抗噪音），不同的攻击方法可能导致不同的模型鲁棒性结果；甚至对于同一种对抗攻击，不同的...
Mixer Layer 的结构如下图所示,一个图片被为成9个 patch,然后经过全连接层,每个 patch 被成了一个 4 维的向量,这样原图像就变成了一个 9X4 的矩阵,后续分为两步: 第一步:进行 LayerNorm,在4这个维度上归一化。接着矩阵转置变成 4X9,然后在9这个维度进行MLP处理(token-mixing),输出仍是4X9的矩阵。(中间...
我们提出了MLP-Mixer，一个专门基于多层感知器(MLPs)的体系结构。MLP-Mixer包含两种类型的层:一种是MLPs独立应用于图像patches(也即:混合每块局部特征)，另一种是MLPs进行跨patches应用（也即：混合空间信息）。这里要注意的第一件事是输入图像是如何“建模/表示”的，它被建模为patches(当它被分割时)x通道。第一...