5 分钟就能学会的简单结构 | MLP-Mixer: 一个全 MLP 架构，适用于视觉 CVPR2021

它是一个仅由 MLP 构成的视觉架构，代表了一种新的、简单的神经网络架构。

它的提出是为了挑战卷积神经网络（CNN）在视觉任务上的霸主地位。 CNN 已经取得了很大的成功，并在各种任务上取得了最先进的结果，但 CNN 的缺点是计算开销大、训练时间长。

Mixer 的目标是创建一个比 CNN 更有效率、更易于训练的架构。 它通过将 CNN 中通常使用的卷积层替换为多层感知机（MLP）来实现这一点。MLP 是一种简单的神经网络，它将输入数据线性映射到输出数据。

Mixer 的架构非常简单。 它由一系列 MLP 层组成，每层后面都跟着一个激活函数。MLP 层的数量和激活函数的类型可以在不同的任务中进行调整。

尽管架构简单，但 Mixer 却表现出令人惊讶的性能。 它在 ImageNet 分类任务上达到了最先进的结果，并且在其他视觉任务上也表现出色。

Mixer 的优点有很多。 它比 CNN 更有效率、更易于训练，并且可以扩展到更大的数据集。它还具有很强的泛化能力，可以很好地适应新的任务和数据集。

Mixer 是一种很有前途的新架构，它有可能在视觉任务中取代 CNN。 它的简单性和效率使其成为一个有吸引力的选择，并且它的泛化能力使其适合广泛的任务。

以下是 Mixer 的一些潜在应用：

• 图像分类
• 物体检测
• 语义分割
• 图像生成
• 视频分析

Mixer 仍处于早期开发阶段，但它的潜力是巨大的。 它是一种有前途的新架构，它有可能在视觉任务中取代 CNN。

以下是 Mixer 的一些优点：

• 高效： Mixer 比 CNN 更高效，因为它使用 MLP 而不是卷积层。
• 易于训练： Mixer 比 CNN 更容易训练，因为它具有简单的架构。
• 可扩展： Mixer 可以扩展到更大的数据集，因为它具有简单的架构。
• 泛化能力强： Mixer 具有很强的泛化能力，可以很好地适应新的任务和数据集。

以下是 Mixer 的一些潜在缺点：

• 准确度： Mixer 的准确度可能低于 CNN，因为它使用 MLP 而不是卷积层。
• 泛化能力： Mixer 的泛化能力可能低于 CNN，因为它具有简单的架构。

总体而言，Mixer 是一种很有前途的新架构，它有可能在视觉任务中取代 CNN。 它的简单性和效率使其成为一个有吸引力的选择，并且它的泛化能力使其适合广泛的任务。