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MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

Abstract

在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNNs)是首选的模型。最近,基于注意力机制的网络,如Vision Transformer,也变得流行起来。在这篇论文中,我们展示了卷积和注意力虽然都足以实现良好的性能,但它们两者都不是必需的。我们提出了MLP-Mixer,这是一种仅基于多层感知机(MLPs)的架构。MLP-Mixer包含两种类型的层:一种是独立应用于图像块的MLPs(即“混合”每个位置的特征),另一种是跨图像块应用MLPs(即“混合”空间信息)。在大型数据集上进行训练,或使用现代正则化方案时,MLP-Mixer在图像分类基准测试中取得了竞争性的分数,其预训练和推断成本与最先进的模型相当。我们希望这些结果能够激发超越已经建立的CNNs和Transformers领域的进一步研究。

1 Introduction

计算机视觉的历史表明,更大的数据集与增强的计算能力往往导致范式转变。尽管卷积神经网络(CNNs)一直是计算机视觉的事实标准,但最近基于自注意力层的Vision Transformers [14](ViT)取得了最先进的性能,成为一种替代方案。ViT延续了去除手工制作的视觉特征和归纳偏见的长期趋势,并进一步依赖于从原始数据中学习。

我们提出了MLP-Mixer架构(简称"Mixer"),这是一种竞争性但在概念上和技术上简单的替代方案,不使用卷积或自注意力。相反,Mixer的架构完全基于多层感知机(MLPs),这些MLPs反复应用于空间位置或特征通道。Mixer

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