Google AI提出MLP-Mixer：只需MLP就在ImageNet达到SOTA！-技术圈

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近日，Google AI又发布了一篇与ViT一样的重磅级论文：MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。这篇论文提出的Mixer模型仅包含最简单的MLP结构就能在ImageNet上达到SOTA。那么MLP其实是两层FC层，这不禁让人感叹：

FC is all you need, neither Conv nor Attention！

在数据和资源足够的情况下，或许inductive bias的模型反而成了束缚，还不如最simple的模型来的直接。下面结果图就可以说明一切：当训练数据量较少时，性能BiT>ViT>Mixer，但是随着数据量的增加，三者性能基本相差无几。

从网络架构来看，MLP-Mixer和ViT非常类似：

预处理都是将图像分成patchs，通过linear projection得到一系列patch embeddings；
网络主体都是isotropic design，即由N个连续且相同的layers来组成。

差别主要体现在layers的不同，ViT采用的是transformer layer，而MLP-Mixer采用的是mixer-layer，mixer-layer很简单，只包括两个MLP（还有skip connection）：

（1）token-mixing MLP block：输入的特征维度为，操作的维度是tokens，意味着对所有tokens的同一特征做MLP；

（2）channel-mixing MLP block：输入的特征维度为，操作的维度是channels，意味着对各个tokens的所有特征做MLP。

对于图像，大部分的网络无非是从两个方面mix features：

(i) at a given spatial location,

(ii) between different spatial locations，

比如卷积其实是同时进行(i)和(ii)，特别地1x1卷积只完成(i)，single-channel depth-wise conv 只完成(ii)；而transformer layer比较复杂，projection layer实现的是(i)，self-attention实现的是(ii)（实际上也会涉及(i)），FFN实现的是(i)。而对于mixer-layer，其实就完全分离两个部分了，token-mixing MLP block实现的是(ii)，channel-mixing MLP block实现的是(i)，这也算是设计上的一个巧妙解释吧。

由于channel mixing MLP是permutation-variant，对tokens的顺序是敏感的，这和ViT不同，因为self-attention是permutation-invariant的。因次Mixer不需要e position embedding。不过由于token-mixing MLP block的存在，这也意味着网络只能接受固定size的图像输入，毕竟这里MLP的参数依赖于tokens的数量，这对于dense prediction任务来说，可能有点麻烦，因为检测和分割的基本都是变输入。

Mixer的网络参数设计和ViT较为类似，具体如下：

Mixer在不同的数据集上pre-training后迁移到其它任务时，其性能与ViT等其它模型对比如下，可以看到Mixer均可以接近SOTA，而且模型inference time也基本类似。

但是这都是需要在比较大的数据集比如ImageNet-21K和JFT-300上进行pre-training，当Mixer训练数据不足时，Mixer容易过拟合，其效果要差于CNN和ViT，下表是不同设置的Mixer与其他模型的对比，比如在ImageNet上训练的话，Mixer-B/16性能就低于ViT-B/16。

关于Mixer，有人觉得它其实是包含卷积的，比如LeCun大佬就发声了：1st layer "Per-patch fully-connected" == "conv layer with 16x16 kernels and 16x16 stride" , other layers "MLP-Mixer" == "conv layer with 1x1 kernels"。其实这个是从实现的角度来看这个的，但是只有1x1的卷积层还能算的上是CNN吗？其实论文也从另外一个角度说明了Mixer和CNN的联系：channel mixing MLP等价于1x1卷积，token-mixing MLP 等价于一个kernel size为image size的single-channel depth-wise convolutions，但是这里parameter sharing for token mixing（这里就是, separable convolution，但是conv一般不同的channel会采用不同卷积核，而token-mixing MLP是所有channel的参数都是共享的）。

无独有偶，随后牛津大学也发布了一篇简单的论文：Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet，其提出的模型结构其实是和Mixer一样，只不过论文里用FFN，而不是MLP，而且实验没有Google的充分：