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...
近期谷歌提出的MLP-Mixer在各大数据集上都取得了很好的成绩,将我们的注意力又从Attention Mechanism(注意力机制) 转移到了MLP(多层感知机)。 这里我附上原论文的链接,方便大家去查看,(MLP-mixer arxiv论文链接,话不多说,我们开始代码复现。 首先我们根据原论文的MLP结构写出我们的feedforward类,也就是基础的MLP结构...
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...
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 Conv 和 1x1 Point Conv。使用 Depthwise Convolution(逐通道卷积) 来提取 token 间的相关信息,类似 MLP Mixer 中的 token-mixing MLP,使用 Pointwise Convolution(1x1 卷积) 来提...
# 代码是先进行 token mixing 再进行 channel mixing class MixerBlock(nn.Module): """Mixer block layer.""" tokens_mlp_dim: int channels_mlp_dim: int @nn.compact def __call__(self, x): # (b, patch, c) y = nn.LayerNorm()(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...
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=...
代码语言:javascript 复制 大功告成!现在我们已经学会如何用 F.conv2d 实现 MLP-Mixer 了! 当MLP-Mixer 对每个 patch 做相同的线性变换的时候,就已经在用卷积了(这一点在 ViT 里同样成立)。因为卷积的本质是局部连接+参数共享,而划分 patch = 局部连接,对各个 patch 应用相同的线性变换 = 参数共享。只不过,...