圖像分類(lèi)（image classification）一直都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中非?；A(chǔ)且重要的一類(lèi)任務(wù)，在深度學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的近十年中已經(jīng)普遍繼承了通用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本范式，大部分思路多著眼于不同網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)和模塊創(chuàng)新，少有直接對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身既定框架的顛覆性工作。Transformer 在自然語(yǔ)言處理任務(wù)上獲得成功之后，注意力機(jī)制（attention）在視覺(jué)任務(wù)方向也獲得很多關(guān)注和應(yīng)用，它們中的大多數(shù)工作也被認(rèn)為是十分有效的性能提升部分。

然而近期 Google brain, Oxford, 清華大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)分別發(fā)表了自己對(duì)多層感知機(jī)（MLP）在視覺(jué)分類(lèi)中起到作用的重定位，引起了廣泛的學(xué)界思考：深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是否經(jīng)歷了從 CNN 開(kāi)始一系列的主干變化之后，重新收斂于普通簡(jiǎn)明的多層 MLP 范式了？MLP 框架是否存在普適性，潛在的科研和商用價(jià)值有多高？新的框架提出又會(huì)對(duì)之后的視覺(jué)研究和技術(shù)應(yīng)用提供哪些潛在的可能性和創(chuàng)新啟發(fā)呢？

本文基于以上的問(wèn)題，結(jié)合作者最近讀過(guò)的上述三篇 MLP 論文，單對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)的圖像分類(lèi)任務(wù)做一個(gè)簡(jiǎn)單的發(fā)展梳理，之后針對(duì)近期提出的三篇論文，將其所提到的方法進(jìn)行概述和觀點(diǎn)提煉，并嘗試總結(jié)此類(lèi)研究所帶來(lái)的的意義和未來(lái)潛力。

0. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)發(fā)展簡(jiǎn)述

其實(shí)早在 20 世紀(jì)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類(lèi)就有 Neocognitron，ConvNet，以及 LeNet 等早期的雛形，如 LeNet 非常有效地完成了受限于數(shù)字識(shí)別的任務(wù)，且卷積的概念也早早出現(xiàn)，然而因?yàn)橛?jì)算機(jī)算力的不足在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)并沒(méi)有取得更多的進(jìn)展。

大部分人更加熟悉的在于 2012 年 AlexNet 利用 GPU 在當(dāng)年的視覺(jué)圖像分類(lèi)挑戰(zhàn)賽（ImageNet）上取得了非常驚人的 Top-1 準(zhǔn)確度，之后以卷積層為范式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）發(fā)展出多種經(jīng)典模型。

在 2014 到 2017 年間，Inception, ResNet, VGG 等模型均達(dá)到了非常好的 SOTA 性能，其設(shè)計(jì)的小卷積核感受野，多路跨層鏈接等等模塊設(shè)計(jì)都被證明非常的有效。在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi) CNN 作為骨干是處理深度視覺(jué)任務(wù)的不二之選，可參考下圖各個(gè)經(jīng)典 CNN 網(wǎng)絡(luò)模型的提出和演變過(guò)程：

接下來(lái)便是 2017 年附近，人們發(fā)現(xiàn)注意力機(jī)制在捕捉及加強(qiáng)視覺(jué)特征提取過(guò)程中也非常有效，并有了少量工作進(jìn)行嘗試。2018 年左右，本用于自然語(yǔ)言處理的 Transofmer 被發(fā)現(xiàn)其在視覺(jué)分類(lèi)等等任務(wù)方面也有非常強(qiáng)的可遷移性，于是 Transformer 成為了近兩年來(lái)炙手可熱的視覺(jué)研究主題，人們前所未有的關(guān)注圖像局部塊之間的上下文關(guān)系，將卷積網(wǎng)絡(luò)時(shí)期的感受野學(xué)習(xí)進(jìn)一步改善為特征或圖像塊之間的關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)。注意力相關(guān)的工作也有了井噴式發(fā)展，比如 Vit[9]， Deit[10] 就是最初有效融合 Transformer 思想的工作，DeepViT[11] 則是嘗試混合多個(gè)注意力模塊（attention head mixing），CaiT[12]將原 Transformer 中的注意力層分化為兩個(gè)階段進(jìn)行學(xué)習(xí)，CrossViT[13]，PiT[14]，LeViT[15]，CvT[16]以及其他更多相關(guān)工作都把 Transformer 對(duì)于全局長(zhǎng)依賴捕捉的優(yōu)點(diǎn)更近一步發(fā)揚(yáng)，且嘗試與之前的 CNN 中被證明非常有效的模塊如池化（pooling）相結(jié)合，引領(lǐng)了 CNN 之后的另一輪模型革新潮流。

1. 注意力是分類(lèi)性能的保障嗎？

Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet

在引入當(dāng)前激烈討論的 MLP-Mixer 模型之前，我們首先來(lái)看這篇牛津大學(xué)的 4 頁(yè)研究報(bào)告，一定程度上它簡(jiǎn)明地回答了一個(gè)問(wèn)題：注意力機(jī)制是保障圖像分類(lèi)任務(wù)性能的關(guān)鍵嗎？我們知道自從 Transformer 被證明在視覺(jué)任務(wù)上同樣可行后，許多視覺(jué)相關(guān)的任務(wù)也隨之應(yīng)用該范式，且普遍都將性能提升歸功于注意力機(jī)制，聲稱注意力機(jī)制為網(wǎng)絡(luò)引入了全局感受野（global receptive field），并在不同的工作中致力于提升注意力模塊的效率及有效性。于是該文章在 ImageNet 數(shù)據(jù)集上做了一個(gè) “嚴(yán)格控制變量” 的圖像分類(lèi)實(shí)驗(yàn)：在不改動(dòng)注意力分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)其他結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置的情況下，單純將每個(gè)注意力網(wǎng)絡(luò)層替換為一個(gè)簡(jiǎn)單的前傳網(wǎng)絡(luò)層（feed-forward layer），由此原先的 Transformer 模型可被看為由多層前傳網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)成的一個(gè) MLP 分層網(wǎng)絡(luò)，如左下圖所示。

在實(shí)驗(yàn)部分，論文作者采用了目前 Transformer 分類(lèi)器中的代表作 ViT 以及 DeiT，繼承其所有的模型結(jié)構(gòu)與超參設(shè)置，并依據(jù) ViT，Deit 的 Tiny, Base, Large 三個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在 ImageNet 數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了三個(gè) feed-forward only 模型（FF only）。參照右上圖訓(xùn)練結(jié)果，Tiny 網(wǎng)絡(luò)中 FF only 模型表現(xiàn)相比于 attention 模型，參數(shù)數(shù)目較多的情況下性能也并不占優(yōu)。然而當(dāng)模型增大為 Base 與 Large 時(shí)，僅有前傳層的 FF only 表現(xiàn)就非常的驚艷了，在參數(shù)數(shù)目相比也較少的情況下，純前傳層構(gòu)成的 MLP 模型 FF only 取得了幾乎持平甚至占優(yōu)的 Top-1 分類(lèi)精確度，這從側(cè)面也說(shuō)明了MLP 模型在較復(fù)雜較大的網(wǎng)絡(luò)中有不俗的表征能力。

為了更加公平的比較，論文作者也試圖將所有前傳層都替換為注意力層，類(lèi)比實(shí)現(xiàn)一個(gè) attention only 的模型來(lái)進(jìn)一步探究注意力機(jī)制的表現(xiàn)力，然而注意力網(wǎng)絡(luò)在 tiny 模型上訓(xùn)練了 100 個(gè) epochs 之后也只能達(dá)到 28.2% 的 top-1 準(zhǔn)確度。由以上實(shí)驗(yàn)，論文作者推斷一個(gè)好的 Transformer 分類(lèi)器并不一定需要注意力模塊來(lái)保障性能，可能是圖片塊的映射嵌入（embedding）或者 Transformer 本身自成體系的訓(xùn)練流程保證了性能的優(yōu)越性。

下圖附上 FF only 模型中替換注意力模塊的線性前傳模塊，可以看出實(shí)現(xiàn)直觀簡(jiǎn)單，感興趣的讀者同樣可以根據(jù)此做更多的擴(kuò)展性探索和實(shí)驗(yàn)。

總體來(lái)說(shuō)這篇文章提出的問(wèn)題非常鮮明，提出的論證過(guò)程本身也非常有趣。論證的過(guò)程雖然實(shí)驗(yàn)設(shè)置相對(duì)有限，但也在一定程度上回答了開(kāi)頭的疑問(wèn)：特定的注意力模塊并不一定就是性能保證，同時(shí)文章非常吸引人的一點(diǎn)在于，它為業(yè)界指出了一種可能性：當(dāng)你面臨較大模型的需求時(shí)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)中 MLP 模型的表現(xiàn)力來(lái)看，它很有可能成為一個(gè)保證性能同時(shí)節(jié)省性能的不錯(cuò)替代方案。

2. MLP 有望成為新的視覺(jué)范式

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

通過(guò)牛津大學(xué)的文章我們了解到多層感知機(jī)（MLP）的表現(xiàn)能力不俗，在替換了視覺(jué) Transformer 模型中的注意力模塊之后依然能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)秀的分類(lèi)性能，而被持續(xù)關(guān)注多時(shí)的注意力模塊似乎并不能獨(dú)當(dāng)一面——在單獨(dú)存在時(shí)作為一種新的計(jì)算范式去支撐一個(gè)高精度的模型，其本身也更多還是依托于一個(gè)好的骨干模型。谷歌大腦近期提出的 MLP-Mixer 就更進(jìn)一步，讓我們看到 MLP 模型完全有機(jī)會(huì)成為與傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)（CNN），Transformer 之后的下一種視覺(jué)研究范式。

自從深度學(xué)習(xí)興起，它一直傾向于直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)所需要的視覺(jué)特征，盡可能避免認(rèn)為構(gòu)造特征或設(shè)置歸納偏置， CNN 一直默認(rèn)為此種學(xué)習(xí)思想下的一種標(biāo)準(zhǔn)，一兩年前視覺(jué)的 Transformer 取得了 SOTA 的成績(jī)，成為了另一個(gè)可選項(xiàng)。不同于前兩者，谷歌提出的 MLP-Mixer 結(jié)構(gòu)完全摒棄了卷積或是注意力機(jī)制，完全基于多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)，只依賴基礎(chǔ)的矩陣相乘，重復(fù)地在空間特征或者通道特征上計(jì)算抽取。

MLP-Mixer 的結(jié)構(gòu)如下圖所示：

首先將大小為 HxW 的的輸入圖像切割為不重合的 S 個(gè)小方塊（Patch），每個(gè)方塊的分辨率均為 PxP，隨之所有圖像方塊經(jīng)過(guò)統(tǒng)一的線性映射變?yōu)殡[藏維度是 C 的張量，由此輸入 MLP-Mixer 的數(shù)據(jù)就轉(zhuǎn)換為一個(gè)維度 SxC 的二維矩陣表 X，X 在之后的計(jì)算流程會(huì)經(jīng)過(guò)多個(gè) Mixer 層，其包含兩類(lèi) MLP 計(jì)算層：a.token-mixing MLPs 和 b.channel-mixing MLPs， X 首先通過(guò) token-mixing MLP 計(jì)算不同方塊張量之間的聯(lián)系，獲得特征 U，之后再經(jīng)過(guò) channel-mixing MLPs 來(lái)計(jì)算通道之間的特征 Y：

在模型的最后 MLP-Mixer 也接了一個(gè)常見(jiàn)的全連接分類(lèi)模塊，來(lái)完成最終的類(lèi)別預(yù)測(cè)。除此之外，MLP-Mixer 由于采用的 token-mixing MLP，導(dǎo)致它并不需要輸入圖片的位置編碼信息，本身就對(duì)每個(gè)圖像塊的位置有了一定的敏感度，同時(shí)其采用的參數(shù)綁定(parameter tying) 也使得參數(shù)體量能夠大幅度的減少。

實(shí)驗(yàn)部分作者采用了三個(gè)規(guī)格的模型大小分別為 base(B),large(L), huge(H), 對(duì)應(yīng)的 MLP-Mixer 模型不僅在 ImageNet 與 JFT-300M 這幾個(gè)大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了 pre-train，也同時(shí)通過(guò)在中小數(shù)據(jù)集上微調(diào)（fine-tune）來(lái)進(jìn)一步測(cè)試 MLP-Mixer 的遷移學(xué)習(xí)能力。與此同時(shí)與 MLP-Mixer 對(duì)比的模型均為 CNN 類(lèi)別或者 Transformer 類(lèi)別中實(shí)現(xiàn) SOTA 性能的模型，例如 HaloNet，ViT。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果匯總，也可以看出無(wú)論是預(yù)訓(xùn)練或是微調(diào)遷移，MLP-Mixer 雖然沒(méi)有能達(dá)到 SOTA 的精度，但是各方面已經(jīng)可以與當(dāng)今的兩個(gè)主流 SOTA 模型相當(dāng)，同時(shí)在效率吞吐方面也存在著不錯(cuò)的優(yōu)勢(shì)。

更進(jìn)一步，文章將每個(gè)輸入圖片方塊的權(quán)重進(jìn)行了可視化，可以觀察的出來(lái)由粗到細(xì)、由輪廓到慢慢具象化的一個(gè)演變過(guò)程其實(shí)與 CNN 中提取視覺(jué)特征的過(guò)程也是有異曲同工之妙的。

總的來(lái)說(shuō)，這篇文章提出了一個(gè)非常新穎但是有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，涉及的方法理論并不復(fù)雜且模型結(jié)構(gòu)直觀，實(shí)驗(yàn)全面詳實(shí)，是一篇非常有啟發(fā)性的的 MLP 分類(lèi)開(kāi)山之作。尤其需要指出的是，在 MLP-Mixer 的結(jié)構(gòu)描述中，對(duì)于如何設(shè)置各個(gè) MLP 模塊的順序，以及如何進(jìn)行圖像映射，包括同樣沿用了一個(gè)非常經(jīng)典的 skip-connection 結(jié)構(gòu)等方面看，是否也從某個(gè)側(cè)面呼應(yīng)了第一篇中 FF only 的部分猜想：怎樣進(jìn)行特征的嵌入映射，與一個(gè)合理的訓(xùn)練計(jì)算流程，或許才是一個(gè)高精度模型背后的支撐面。

從學(xué)術(shù)研究的角度看，MLP-Mixer 的提出啟發(fā)更多學(xué)者關(guān)注到 MLP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是有潛能成為繼 CNN，Transformer 之后的第三種范式的，更加先進(jìn)有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)甚至微調(diào)延伸，也會(huì)不斷出現(xiàn)并幫助完善這個(gè)研究分支。工業(yè)化部署的方面看，MLP 模型也確實(shí)為不少在性能和效率的 trade-off 之間掙扎的企業(yè)和工程師提供了新的思路，盡管目前的 MLP-Mixer 并不是精確度最優(yōu)的解，但是其在效率利用甚至內(nèi)存節(jié)省方面似乎看起來(lái)會(huì)比注意力機(jī)制為主的 Transformer 有更多的想象空間。

希望詳細(xì)了解 MLP-Mixer 計(jì)算細(xì)節(jié)的讀者可以參考我們之前的文章[7]，[8]。

3. MLP 與 CNN 的結(jié)合

RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition

清華的這篇 RepMLP 是一種 MLP 與 CNN 進(jìn)行結(jié)合的新嘗試，它嘗試將各自網(wǎng)絡(luò)模塊的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行混合來(lái)實(shí)現(xiàn)更好的性能提升，并不限于分類(lèi)，而是在多個(gè)視覺(jué)任務(wù)方面都給了我們一些全新的啟發(fā)。已知全連接層通常來(lái)說(shuō)更加擅長(zhǎng)于建立特征的長(zhǎng)依賴關(guān)系與空間關(guān)系，但是并不擅長(zhǎng)于捕捉局部的特征或模式識(shí)別，這也一定程度上解釋了 ViT 之類(lèi)的模型為何需要數(shù)量更加龐大的訓(xùn)練集或者充分的數(shù)據(jù)擴(kuò)增（data augmentation），二者都有類(lèi)似難以建立局部特征的毛病。于是文章提出了 RepMLP，模型主體利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取長(zhǎng)期依賴關(guān)系與空間信息，同時(shí)利用結(jié)構(gòu)化的重參數(shù)化（re-parameterization），在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)候?qū)⒍鄠€(gè)卷積模塊與全連接并行，用其抽取對(duì)應(yīng)的局部先驗(yàn)知識(shí)并最后進(jìn)行信息融合匯總。且 RepMLP 還巧妙地利用重參數(shù)化將推理時(shí)的參數(shù)與訓(xùn)練時(shí)的參數(shù)進(jìn)行了再度轉(zhuǎn)化，從而實(shí)現(xiàn)推理模型精簡(jiǎn)的目的。

RepMLP 模型總的來(lái)說(shuō)并不復(fù)雜可參考其結(jié)構(gòu)圖如下：