ConvMixer-based 的典型代表是 ConvMixer,其结构图如下所示: 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 ...
我们来看一下 MLP-Mixer 的总体结构把,这里我们直接看代码来理解 首先我们先导入包,定义一些关于参数的初始化的设置,良好的初始化可以帮助模型收敛到最优解,以及无任何操作的 Identity 模块和 训练时起到正则作用的DropPath 模块 from functools import partial import paddle import paddle.nn as nn normal_ = nn...
现代网络结构技巧,说是只是用了MLP,其实现在SOTA模型里面的一些结构,比如说layernorm, GELU,skip connection (ResNet) ,也在MLP-mixer中起到了至关重要的作用。 这里再说一下ResNet,私以为,不管是transformer还是这里的mixer,其实本质上都是ResNet-like的网络结构,skip connection的存在,可以让网络往深了堆,并且所...
这甚至比深度可分离卷积(depthwise separable conv)的表达能力还要弱:后者是把普通 conv 拆成了 depthwise conv + pointwise conv,而 MLP-Mixer 里的 depthwise conv 甚至还要在每个 depth/channel 上共享参数。
为了验证这个架构的可行性,作者将 Token Mixer 替换为最简单的无参数的 Pooling 算子,其性能如右边图所示,令人意外的是 PoolFormer 性能居然比 DeiT 和 ResMLP 更好,详细结构如下所示。 由于架构非常简单,不再进行详细描述。以下是基于 PoolFormer 的一些 Ablation。 Pooling 模块代码如下: 注意有个减号,原因是...
我们来看一下 MLP-Mixer 的总体结构把,这里我们直接看代码来理解 首先我们先导入包,定义一些关于参数的初始化的设置,良好的初始化可以帮助模型收敛到最优解,以及无任何操作的 Identity 模块和 训练时起到正则作用的DropPath 模块 from functools import partial ...
(mlp_ratio)]self.mixer_blocks=nn.ModuleList([])for_inrange(depth):self.mixer_blocks.append(MixerBlock(dim,self.num_patch,token_dim,channel_dim))self.layer_norm=nn.LayerNorm(dim)# 分类头self.mlp_head=nn.Sequential(nn.Linear(dim,num_classes))defforward(self,x):# x=[1,3,224,224]x=...
1. MLP-Mixer 详细笔记见:论文阅读笔记 | MLP系列——MLP-Mixer 2. S2-MLP 出发点:过拟合的角度 MLP-Mixer只在比较大的数据集上可以取得和 CNN 以及 Transformer 结构相当甚至更好的性能。然而,单单在 ImageNet 1k 或者 ImageNet 21K 上训练测试,其性能其实并不算太好。因为虽然 MLP-Mixer 增加了学习的...
其中 Attention 系列中包含有大名鼎鼎的《Attention is All You Need》等 11 篇论文；最近比较热门的 MLP 系列包括谷歌的 MLP-Mixer、gMLP ，Facebook 的 ResMLP，清华的 RepMLP ；此外，ReP（Re-Parameter）系列包括清华等提出的 RepVGG、 ACNet。Attention 系列的 11 篇 Attention 论文 Pytorch 实现方式如下：Pytor...