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;...
,Transformer 的成功来源其整体架构,同时可以将 Transformer 的 Attention 模块和 ResMLP 的 Spatial MLP 层统称为 Token Mixer,进而提出了 MetaFormer 通用结构,Meta 的含义代表 Token Mixer 是一种统称,只要能够实现 Token Mixer 功能的模型都属于 MetaFormer 范畴,例如你也可以将 Token Mixer 换成 3x3 DW 卷积。
除了MLP层之外,Mixer还使用了其他标准的体系结构组件:Skip 连接和层规范化。 此外,与ViTs不同,Mixer不使用位置嵌入,因为token混合mlp对输入token的顺序敏感,因此可以学习表示位置。最后,Mixer使用一个标准的分类head和一个线性分类器。 2 更多实验结果和代码 下图是原论文附带的代码,很简单,只有43行。 3 网友评价 ...
Mixer号称不使用卷积或自注意力机制,完全基于在空间位置或特征通道上重复应用的多层感知器(MLP),它只依赖基础的矩阵乘法操作、数据变换(比如reshape、transposition)以及非线性层操作。 下图是MLP-Mixer的框架图,详细细节说明可查看原论文。 当时就有知乎网友表示“这个网络和Transformer很接近,关键还是故事编的好,实际上...
Mixer号称不使用卷积或自注意力机制,完全基于在空间位置或特征通道上重复应用的多层感知器(MLP),它只依赖基础的矩阵乘法操作、数据变换(比如reshape、transposition)以及非线性层操作。 下图是MLP-Mixer的框架图,详细细节说明可查看原论文。 当时就有知乎网友表示“这个网络和Transformer很接近,关键还是故事编的好,实际上...
Pytorch implementation of "MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision---arXiv 2021.05.17" Pytorch implementation of "ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training---arXiv 2021.05.07" Pytorch implementation of "Pay Attention to MLPs---arXiv 2021.05.17" ...
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。
最近一段时间,多层感知机 MLP 成为 CV 领域的重点研究对象。谷歌原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构,并且在设计上非常简单,在 ImageNet 数据集上也实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能。 接着,清华大学图形学实验室 Jittor 团队提出了一种新的注意机制「External Attention」,只用两个级联...
MLP-Mixer架构采用两种不同类型的MLP层:token-mixing MLP和channel-mixing MLP。每一个Mixer Layer都由这两种类型的MLP组成。token-mixing MLP 允许不同空间位置(token)之间进行通信,即作用于 的列,具有跨patches应用的MLP(即“混合”空间信息);channel-mixing MLP允许不同通道之间进行通信,即作用于 的行,具有独立...
此外,与ViTs不同,Mixer不使用位置嵌入,因为token混合mlp对输入token的顺序敏感,因此可以学习表示位置。最后,Mixer使用一个标准的分类head和一个线性分类器。 更多实验结果和代码 下图是原论文附带的代码,很简单,只有43行。 网友评价 知乎网友@小小将 表示: ...