在MLP Mixer 模型中说过, ViT 的编码器层核心结构可以分成全局空间自注意力层(用于 token 和 token 间信息交互),通道混合 MLP 层(用于每个 token 内的 channle 间信息交互)。ConvMixer 也是沿用了同样的分解策略,只不过替换模块不再是 Spatial Mixer MLP 和 Channel Mixer MLP,而是全部替换为了卷积,分别是 DW ...
Mixer Layer就是文章提出的主要创新结构。其中,每一个Mixer Layer包含一个token-mixing MLP 和一个channel-mixing MLP,这两个结构都是由两个全连接层和GELU激活函数组成。 我们再来看上图的上面部分,体现了Mixer Layer的细节:首先,假设一个图片被分成了9个patch,然后每一个patch经过embedding,变成了一个128的向量。
如第一章所述,Mixer 分别在两个层面上对输入进行特征提取和融合,而卷积则是在这两个层面同时进行处理,对于一个大小为 N×N×C 的卷积来说,当 C = 1 时(也即depth-wise convolution)就是cross-location operation,将 padding 设置为0、拥有着全部感受野的超大型卷积,不过 Mixer Layer 共享了同一个全连接层;...
【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...
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...
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...
在模型的最后 MLP-Mixer 也接了一个常见的全连接分类模块，来完成最终的类别预测。除此之外，MLP-Mixer 由于采用的 token-mixing MLP，导致它并不需要输入图片的位置编码信息，本身就对每个图像块的位置有了一定的敏感度，同时其采用的参数绑定(parameter tying) 也使得参数体量能够大幅度的减少。 实验部分作者采用了...
近日，原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构（简称 Mixer），这是一种颇具竞争力并且在概念和技术上都非常简单的替代方案。 Mixer 架构完全基于在空间位置或特征通道重复利用的多层感知机（MLP），并且仅依赖于基础矩阵乘法运算、数据布局变换（如 reshape 和 transposition）和非线性层。 论...
MLP-Mixer借鉴了VIT的一些设计思想。最明显的方法是将输入图像分割为小块，并使用线性层将每个小块映射到嵌入向量。ViT和MLP-Mixer都不使用卷积，或者至少声称不使用。其实线性嵌入实际上是卷积与步幅等于补丁大小和参数共享的补丁。对比这两种架构，并表明它们的相似之处不仅仅是嵌入层:两个模型中的嵌入层是相同的，...
下表显示了两个模型在四个基准上的比较。ViT模型的性能略好于MLP-Mixer,但它有更多的参数。 2模型的影响和未来 我们这里总结两个模型的相同和不同,这样从全局看到一个统一的视角: 这两个模型的不同主要在于它们跨标记混合信息的方式(即,空间位置)。目前还不清楚自注意在混合令牌方面比MLP有多少优势。可能自注意...