MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision Paper (大厂论文总是不走寻常路,这篇总结暂且不遵循以往的阅读模式) 近期,谷歌新发布了一篇论文《MLP-Mixer》,号称使用纯MLP结构,便能在ImageNet上达到sota的结果。一石激起千层浪,很快清华、牛津、facebook等也相继发布了类似的工作,虽然没有像谷歌
Mixer中的每一层(除了初始块投影层)采用相同尺寸的输入,这种“各向同性”设计类似于Transformer和RNN中定宽;这与CNN中金字塔结构(越深的层具有更低的分辨率、更多的通道数)不同。 除了MLP外,Mixer还采用其他标准架构成分:跳过连接、LayerNorm。此外,不同于ViT,Mixer并没有采用position embedding,这是因为token-mixing...
MLP-Mixer完全基于多层感知机,不需要任何的卷积或者是self-attention操作。其有两种mlp的结构:channel-mixing MLPs与token-mixing MLPs。 channel-mixing MLPs允许不同channel之间进行通信(channel间);token-mixing MLPs允许tokens中的不同空间位置进行通信(channel内)。 2. Mixer Architecture MLP-Mixer的结构如图所示: M...
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...
paper:https://arxiv.org/abs/2105.01601 浅谈MLP-Mixer Hi guy!我们又见面了,这里将解析一篇来自谷歌的工作 MLP-Mixer 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...
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...
MLP-Mixer网络结构图及细节 Mixer的整体思路为：向ViT网络相似先将整张图像拆分为多个不重叠的patch，...
To be able to overcome the problem of insufficient feature information extraction caused using by a single paradigm, this paper proposes an MLP-mixer and a graph convolutional enhanced transformer (MGCET), whose network consists of a spatial-spectral extraction block (SSEB), an MLP-mixer, and a...
MLP-Mixer paper:https://arxiv.org/abs/2105.01601 浅谈MLP-Mixer Hi guy!我们又见面了,这里将解析一篇来自谷歌的工作 MLP-Mixer 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 ML...
尤洋也表示，MLP-Mixer接近Transformers性能的前提条件是数据量要足够大。谷歌提供的数据显示，MLP-Mixer的性能随着数据量的增加而增长。在超大数据集JFT-300M上，它在更小的计算量上取得了接近ViT的精度。数据量和算力在一定程度上限制了MLP-Mixer的应用范围。JFT-300M等大数据集的训练是大部分高校或中等规模的公司...