ResMLP:具有数据效率训练的图像分类前馈网络

ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training

摘要

我们提出了ResMLP，一个完全建立在多层感知器上的图像分类体系结构。它是一个简单的残差网络，
交替使用(i)一个线性层，其中图像补丁在通道之间独立且相同地相互作用，以及(ii)一个两层前馈网络，其中通道在每个补丁之间独立相互作用。当使用大量数据增强和选择性蒸馏的现代训练策略进行训练时，它在ImageNet上获得了令人惊讶的良好精度/复杂性权衡。我们还在自监督设置中训练ResMLP模型，以进一步从使用标记数据集中去除先验。最后，通过将我们的模型应用于机器翻译，我们取得了令人惊讶的好结果

本文方法

在将图像斑块线性投影到高维嵌入后，ResMLP依次使用(1)跨斑块线性子层对其进行处理;(2)跨通道双层MLP。MLP与Transformer的FCN子层相同。每个子层都有一个残余连接和两个仿射元素转换。

代码

Affine代码

class Aff(nn.Module):
    def __init__(self, dim):
        super().__init__()

        self.alpha = nn.Parameter(torch.ones([1, 1, dim]))
        self.beta = nn.Parameter(torch.zeros([1, 1, dim]))

    def forward(self, x):
        x = x * self.alpha + self.beta
        return x

此操作仅按元素方向重新缩放和移动输入。与其他归一化操作相比，该操作有几个优点:首先，与层归一化相反，它在推理时间上没有成本，因为它可以被相邻的线性层吸收。
前向传播也和作者说的一样

class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, dim, hidden_dim, dropout = 0.):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(dim, hidden_dim),
            nn.GELU(),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(hidden_dim, dim),
            nn.Dropout(dropout)
        )
    def forward(self, x):
        return self.net(x)

整体过程

class MLPblock(nn.Module):

    def __init__(self, dim, num_patch, mlp_dim, dropout = 0., init_values=1e-4):
        super().__init__()

        self.pre_affine = Aff(dim)
        self.token_mix = nn.Sequential(
            Rearrange('b n d -> b d n'),
            nn.Linear(num_patch, num_patch),
            Rearrange('b d n -> b n d'),
        )
        self.ff = nn.Sequential(
            FeedForward(dim, mlp_dim, dropout),
        )
        self.post_affine = Aff(dim)
        self.gamma_1 = nn.Parameter(init_values * torch.ones((dim)), requires_grad=True)
        self.gamma_2 = nn.Parameter(init_values * torch.ones((dim)), requires_grad=True)

    def forward(self, x):
        x = self.pre_affine(x)
        x = x + self.gamma_1 * self.token_mix(x)
        x = self.post_affine(x)
        x = x + self.gamma_2 * self.ff(x)
        return x

实验结果