2021机器学习研究风向是啥？MLP→CNN→Transformer→MLP！

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转载自 专知

就在2月份，Transformer还横扫CV和NLP各种task。但到了5月份，似乎一切变了。近来，谷歌、清华、Facebook相继发表了关于多层感知机（MLP）的工作，MLP→CNN→Transformer→MLP 似乎已经成为一种大势所趋。我们来看下最新的几篇代表性论文。

12月:“图像识别也是Transformer最强(ViT)”

2月:“Transformer is All you Need”

3月:“Attention is not All you Need”

5月:“在MLP上的ViT并(MLPmixer)”

5月:“Convolution比Transformer强”

5月:“在MLP上加个门，跨越Transformer (Pay Attention to MLPs)”

谷歌大脑首席科学家、AutoML 鼻祖 Quoc Le 研究团队将 gMLP 用于图像分类任务，并在 ImageNet 数据集上取得了非常不错的结果。在类似的训练设置下，gMLP 实现了与 DeiT（一种改进了正则化的 ViT 模型）相当的性能。不仅如此，在参数减少 66% 的情况下，gMLP 的准确率比 MLP-Mixer 高出 3%。这一系列的实验结果对 ViT 模型中自注意力层的必要性提出了质疑。

他们还将 gMLP 应用于 BERT 的掩码语言建模（MLM）任务，发现 gMLP 在预训练阶段最小化困惑度的效果与 Transformer 一样好。该研究的实验表明，困惑度仅与模型的容量有关，对注意力的存在并不敏感。随着容量的增加，研究者观察到，gMLP 的预训练和微调表现的提升与 Transformer 一样快。

gMLP 的有效性，视觉任务上自注意力和 NLP 中注意力机制的 case-dependent 不再具有优势，所有这些都令研究者对多个领域中注意力的必要性提出了质疑。

总的来说，该研究的实验结果表明，自注意力并不是扩展 ML 模型的必要因素。随着数据和算力的增加，gMLP 等具有简单空间交互机制的模型具备媲美 Transformer 的强大性能，并且可以移除自注意力或大幅减弱它的作用。

整个模型具有空间门控单元（Spatial Gating Unit, SGU）的 gMLP 架构示意图如下所示，该模型由堆叠的 L 块（具有相同的结构和大小）组成。

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。

卷积神经网络（CNNs）是计算机视觉的主流模型，近年来，基于注意力的网络，如vision transformer也得到了广泛的应用。2021年3月4日，谷歌人工智能研究院Ilya Tolstikhin, Neil Houlsby等人研究员提出一种基于多层感知机结构的MLP-Mixer并在顶会“Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）”上发表一篇题为“MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision”的文章。MLP-Mixer包含两种类型的MLP层：一种是独立应用于图像patches的MLP（即“混合”每个位置特征），另一种是跨patches应用的MLP（即“混合”空间信息）。当在大数据集上训练时，或使用正则化训练方案时，MLP-Mixer在图像分类基准上获得有竞争力的分数，并且预训练和推理成本与最先进的模型相当。作者希望这些结果能激发出更深入的研究，超越成熟的CNN和transformer领域。

MLP-Mixer的网络结构图

作者提出一种基于多层感知机结构的MLP-Mixer，这是一种不使用注意力机制和卷积的网络。MLP-Mixer的体系结构完全基于多层感知机，将图像的空间位置或特征通道上进行重复应用。MLP-Mixer仅依赖于基础矩阵乘操作、数据排布变换(比如reshape、transposition)以及非线性层。

上图给出了MLP-Mixer的网络结构图。首先跟Vision Transformer的patch image过程一样，将输入尺寸为H×W×C的图像变为N×D的向量，其中P×P为图像块的大小，N=HW÷P²，N是图像块的数量，D是将图像块reshape为固定长度的大小，为了避免由于图像块设置大小不同，造成模型无法固定训练的问题。然后由多个Mixer layer组成，其中Mixer layer使用两种类型的MLP层：信道混合MLP和空间混合MLP。信道混合MLP允许不同信道之间的通信；它们独立地对每个空间位置进行操作。空间混合MLP允许不同空间位置之间的通信；它们独立地对每个通道上进行操作。在Mixer layer里面也应用到跳跃连接。最后通过LayerNorm和全连接层进行输出。

本文的工作主要将MLP作为卷积网络的一种通用组件实现多种任务性能提升（例如，将ResNet50中的3x3卷积替换成只有一半通道数量的RepMLP，可以实现同等精度下超过一半速度提升），不追求抛弃卷积的纯MLP（本文只试验了CIFAR上的纯MLP，只取得了接近卷积网络的效果）；恰恰相反，本文利用了卷积去强化FC，使其具备局部性，因而更适用于视觉任务。

本文的方法可以在ImageNet、语义分割、人脸识别等数据集和相应任务上实现涨点，这些任务输入分辨率各不相同，有的具有平移不变性而有的不具备（本文认为FC和卷积主要的区别就在于是否平移不变）；而谷歌的论文只做了几个固定分辨率输入的图像分类实验。

本文提出了一种多层感知机（MLP）模式的图像识别神经网络构造块RepMLP，它由一系列全连接层（FC）组成。

图注：RepMLP的架构图

与卷积层相比，FC层效率更高，更适合于建模长程（long-range）依赖关系和位置模式，但不适合捕获局部结构，因此通常不太适合用于图像识别。而本文提出了一种结构重新参数化技术，可以将局部先验加入到全连接层（FC）中，使其具有强大的图像识别能力。

Facebook 也于近日提出了一种用于图像分类的纯 MLP 架构，该架构受 ViT 的启发，但更加简单：不采用任何形式的注意力机制，仅仅包含线性层与 GELU 非线性激活函数。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/906513635482cdda897acaf1860abef4

本文第一作者就是 DeiT 一作 Hugo Touvron 博士。他曾经针对视觉 Transformer 模型 ViT 需要大量数据集训练的难题提出了DeiT模型，通过一组优秀的超参数和蒸馏操作实现了仅仅使用 ImageNet 数据集就能达到很强的性能，详见下面链接。现在他又按照这个思路写了一篇，针对视觉 MLP 模型 MLP-Mixer 需要大量数据集训练的难题提出了 ResMLP 模型，通过残差结构和蒸馏操作实现了仅仅使用 ImageNet 数据集就能达到很强的性能。

参考链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/6mUdc2N1jAlh0pW8QIknoA