当前，卷积神经网络（CNN）和基于自注意力的网络（如近来大火的 ViT）是计算机视觉领域的主流选择，但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步。近日，来自谷歌大脑的研究团队（原 ViT 团队）提出了一种舍弃卷积和自注意力且完全使用多层感知机（MLP）的视觉网络架构，在设计上非常简单，并且在 ImageNet 数据集上实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。
计算机视觉的发展史证明，规模更大的数据集加上更强的计算能力往往能够促成范式转变。虽然卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的标准，但最近一段时间，基于自注意力层的替代方法 Vision Transformer（ViT）实现新的 SOTA 性能。从技术上讲，ViT 模型延续了长久以来去除模型中手工构建特征和归纳偏置的趋势，并进一步依赖基于原始数据的学习。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。
结果表明，虽然 Mixer 架构很简单，但取得了极具竞争力的结果。当在大型数据集（约 1 亿张图像）上进行预训练时，该架构在准确率 / 成本权衡方面能够媲美 CNN 和 ViT，实现了接近 SOTA 的性能，在 ImageNet 数据集上取得了 87.94% 的 top1 准确率。对于该研究提出的 Mixer 架构，特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 认为：「很好！1×1 卷积通常利用深度卷积实现堆叠或交替，但在这里，通道或空间混合得到简化或者实现完全对称。」
另一用户表示：「CV 领域网络架构的演变从 MLP 到 CNN 到 Transformer 再回到 MLP，真是太有意思了。」
不过，谷歌 DeepMind 首席科学家 Oriol Vinyals 也提出了质疑，他认为：「per-patch 全连接，那不就是卷积吗」
下图 1 描述了 Mixer 的宏观架构，它以一系列图像块的线性投影（输入的形状为 patches × channels）作为输入，先将输入图片拆分为 patch，通过 Per-patch Fully-connected 将每个 patch 转换为 feature embedding，接着馈入 N 个 Mixer Layer，最后通过 Fully-connected 进行分类。Mixer 架构采用两种不同类型的 MLP 层：channel-mixing MLP 和 token-mixing MLP。channel-mixing MLP 允许不同通道之间进行通信，token-mixing MLP 允许不同空间位置（token）之间进行通信。这两种类型的层交替执行以促进两个维度间的信息交互。
另外，在极端的情况下，Mixer 架构可以看做是一个特殊的 CNN，使用 1×1 卷积进行 channel mixing，同时全感受野和参数共享的的单通道深度卷积进行 token mixing。Mixer 架构的设计思想是清楚地将按位置（channel-mixing）操作 (i) 和跨位置（token-mixing）操作 (ii) 分开，两种操作都通过 MLP 来实现。该架构如图 1 所示，Mixer 将一系列 S 个不重叠的图像 patch 作为输入，每个 patch 投影到所需的隐藏维度 C 上。这将产生二维实值（real-valued）输入表 X ∈ R^S×C。Mixer 由大小相同的多个层组成。每个层由 2 个 MLP 块组成，其中，第一个块是 token-mixing MLP 块，第二个是 channel-mixing MLP 块。每个 MLP 块包含两个全连接层，以及一个单独应用于其输入数据张量的每一行的非线性层。Mixer 层描述如下：
Mixer 中的每个层（初始 patch 投影层除外）都采用相同大小的输入，这种「各向同性（isotropic）」的设计与使用固定宽度的 Transformer 或其他域中的深度 RNN 大致相似。这不同于大多数具有金字塔结构的 CNN，即较深的层具有较低分辨率的输入，但是有较多通道（channel）。除了 MLP 层，Mixer 还使用其他标准架构组件：跳远连接（skip-connection）和层归一化。此外，和 ViT 不同，Mixer 不使用位置嵌入，因为 token-mixing MLP 对输入 token 的顺序很敏感，因此能够学会表征位置。最后，Mixer 将标准分类头与全局平均池化层配合使用，随后使用线性分类器。
该研究用实验对 MLP-Mixer 模型的性能进行了评估。其中，模型在中大规模数据集上进行预训练，采用一系列中小型下游分类任务，并对以下三个问题进行重点研究：该研究的实验目的不是展示 SOTA 结果，而在于表明：一个简单的基于 MLP 的模型就可以取得与当前最佳的 CNN、基于注意力的模型相媲美的性能。下表 1 列出了 Mixer 模型的各种配置以对标一些最新的 SOTA CNN 和基于注意力的模型：
下表 2 给出了最大 Mixer 模型与 SOTA 模型的性能对比结果：
当在 ImageNet-21k 上进行带有额外正则化的预训练时，Mixer 实现了非常好的性能（ImageNet 上 84.15% top-1），略低于其他模型。当上游数据集的大小增加时，Mixer 的性能显著提高。具体来说，Mixer-H/14 在 ImageNet 上取得了 87.94% top-1 的准确率，比 BiT-ResNet152x4 高 0.5%，比 ViT-H/14 低 0.5%。值得一提的是，Mixer-H/14 的运行速度要比 ViT-H/14 快 2.5 倍，比 BiT 快 2 倍。图 2（左）展示了表 2 中 SOTA 模型在 ImageNet 数据集上的准确率、训练成本帕累托前沿（Pareto frontier）：
下表展示了在多种模型和预训练是数据集规模上，Mixer 和其他一些模型的性能对比结果。
由上表可得，当在 ImageNet 上从头开始训练时， Mixer-B/16 取得了一个合理的 top-1 准确率 76.44%，这要比 ViT-B/16 低 3%。随着预训练数据集的增大，Mixer 的性能逐步提升。值得一提的是，在 JFT-300M 数据集上预训练、微调到 224 分辨率的 Mixer-H/14 取得了 86.32% 的准确率，比 ViT-H/14 仅低 0.3%，但运行速度是其 2.2 倍。CVPR 2021 线下论文分享会
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