也来盘点一些最近的非Transformer工作

©PaperWeekly 原创 · 作者｜苏剑林

单位｜追一科技

研究方向｜NLP、神经网络

大家最近应该多多少少都被各种 MLP 相关的工作“席卷眼球”了。以 Google 为主的多个研究机构“奇招频出”，试图从多个维度“打击”Transformer 模型，其中势头最猛的就是号称是纯 MLP 的一系列模型了，让人似乎有种“MLP is all you need”时代到来的感觉。

这一顿顿让人眼花缭乱的操作背后，究竟是大道至简下的“返璞归真”，还是江郎才尽后的“冷饭重炒”？让我们也来跟着这股热潮，一起来盘点一些最近的相关工作。

五月人倍忙

怪事天天有，五月特别多。这个月以来，各大机构似乎相约好了一样，各种非 Transformer 的工作纷纷亮相，仿佛“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”。单就笔者在 Arxiv 上刷到的相关论文，就已经多达七篇（一个月还没过完，七篇方向极其一致的论文），涵盖了 NLP 和 CV 等多个任务，真的让人应接不暇：

[1] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision - Google Research

[2] Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks - 清华大学

[3] Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet - 牛津大学

[4] Are Pre-trained Convolutions Better than Pre-trained Transformers? - Google Research

[5] ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training - Facebook AI

[6] FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms - Google Research

[7] Pay Attention to MLPs - Google Research

以上论文是按照出现在 arixv 上的时间排序的。可以看到主力军依旧是 Google 大佬。想当年一手促成了“Attention is all you need”趋势的也是 Google，现在“重拳出击”Transformer 的还是 Google，Google 大佬真可谓一直挖坑不断啊。

把酒话桑麻

那么这系列工作究竟能带来什么启发呢？我们要不要赶紧跟上这系列工作呢？在这部分内容中，我们就来简要地梳理一下上述几篇论文，看看它们是何方神圣，是否有可能造成新一股模型潮流？

2.1 Synthesizer

要解读上述 MLP 相关的工作，就不得不提到去年五月 Google 发表在《Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models》[1] 的 Synthesizer。而事实上，如果你已经了解了 Synthesizer，那么上面列表中的好几篇论文都可以一笔带过了。

在之前的文章 Google 新作 Synthesizer：我们还不够了解自注意力中，我们已经对 Synthesizer 做了简单的解读。撇开缩放因子不说，那么 Attention 的运算可以分解为：

其中 是输入序列的变换，这个了解 Self Attention 的读者应该都清楚，不再详写。Synthesizer 则是对几种 的新算法做了实验，其中最让人深刻的一种名为 Random，就是将整个 当作一个参数矩阵（随机初始化后更新或者不更新）。

▲ Synthesizer的“预训练+微调”实验结果。实验的baseline是T5，其中“R”即为Random模式，相当于MLP。

在 Random 的情况下，Attention 矩阵不再是随样本变化的了，也就是所有样本公用同一个 Attention 矩阵，但是它依然能取得不错的效果，这在当时确实对大家对 Attention 的固有理解造成了强烈冲击。Synthesizer 的实验相当丰富，包括“机器翻译”、“自动摘要”、“对话生成”、“预训练+微调”等，可以说，上面列罗的多数论文，实验都没有 Synthesizer 丰富。

2.2 MLP-Mixer

论文标题：

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2105.01601

Synthesizer 也许没想到，一年之后，它换了个名字，然后火起来了。

论文《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision》所提出来的 MLP-Mxier，其实就是 Synthesizer 的 Random 模式并去掉了 softmax 激活，也就是说，它将 设为可训练的参数矩阵，然后直接让 。模型就这样已经介绍完了，除此之外的区别就是 MLP-Mxier 做 CV 任务而 Synthesizer 做 NLP 任务而已。

▲ MLP-Mixer的部分实验结果

对了，为啥这模型叫 MLP-Mxier 呢，因为作者把这种直接可训练的 Attention 模式起了个名字叫做“token-mixing MLP”，把原来的 FFN 改叫做“channel-mixing MLP”（以前叫做 Position-wise FC），不管叫啥，反正就是号称只是 MLP，所以模型也叫做 MLP-Mxier。

而事实上，笔者认为这个更标准的叫法是窗口为 1 的一维卷积，但不管是这篇论文还是之前的《Attention Is All You Need》[2] ，都是宁愿把这些常规操作自己另起个名字，也要选择性地减少甚至无视与卷积的联系，可谓是为了“A Good Title Is All You Need”而煞费苦心了。

其实这一点也遭到了 LeCun 的批评，如果真的是标准的 MLP，那应该要将输入展平为一个一维向量，然后再接变换矩阵。

2.3 External Attention

论文标题：

Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2105.02358

从类比的角度看，Synthesizer 的 Random 模式或者 MLP-Mxier，相当于将Attention中的 和 都设为参数矩阵了，而《Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks》所提出的 External Attention，则是把 和 设为（固定大小的）参数矩阵了，实验任务同样是 CV 的。

本来这也没什么，毕竟深度学习就是效果为王，效果好了就能成文。但是个人认为 External Attention 很多说法就禁不住推敲的。

首先，它把自己称为“两个线性层”，刻意淡化它跟 Attention 的联系（说出它是 Attention 的特例很丢人？）；然后它又说“通过引入两个外部记忆单元（也就是设为参数的 和 ），隐式地学习了整个数据集的特征”，这种说法也不能算错，然而其实任意模型的任意参数都可以这样解释，这并不是 External Attention 的特性；

还有它说能实现线性的复杂度，那得固定 的长度，这种情况下其实应该跟也同样是线性复杂的 LinFormer 比比才更有说服力（论文比了 Performer，但是 Performer 的降低复杂度思路是不一样的，LinFormer 更有可比性）。

抛开这些文字上的不说，External Attention 的工作机制似乎有点迷。不难想到 External Attention 对每个特征的编码是孤立的，如果换到 NLP 来说，那就是说每个词都独立编码的，根本不与上下文产生联系，所以肯定是不 work 的，那为什么在 CV 中会 work 呢？

2.4 Stack of FFN

论文标题：

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

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2105.02723

至于论文《Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet》，其实跟 MLP-Mixer 是高度重合的，不过它写起来就实在多了。它就是将输入过一个常规的 FFN，然后将输出转置，再过一个 FFN，最后转置回来，这样如果本身就熟悉 Transformer 的话，我们很快就清楚它做了啥。

这篇论文本身就很短，一共只有 4 页，还包括 1 页代码和半页参考文献，正文其实就只有 2.5 页，更像是一个简报。也许作者本身也想在这个方面深挖一下，结果 Google 的 MLP-Mixer 先出来了，那么做下去也没意思了，遂草草完事发出。（这部分故事纯粹是笔者自己的猜测。）

2.5 Pre-trained CNN

论文标题：

Are Pre-trained Convolutions Better than Pre-trained Transformers?

收录会议：

ACL 2021

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2105.03322

事实上，CNN 才是最早尝试（在 Seq2Seq 任务中）取代 RNN 的模型，Facebook的《Convolutional Sequence to Sequence Learning》[3] 其实更早发表，只不过很快就被 Google 的《Attention Is All You Need》[2] 抢了风头，后来 GPT、BERT 等模型发布之后，Transformer 类模型就成了当前主流，CNN 很少被深入研究了。

论文《Are Pre-trained Convolutions Better than Pre-trained Transformers?》则帮助我们验证了“CNN+预训练”的有效性。论文结果显示，不管是直接用下游数据监督训练，还是先预训练然后微调，基于膨胀卷积或动态卷积的 CNN 模型都略优于 Transformer 模型，并且在速度上 CNN 模型还更加快。对了，这篇论文已经中了 ACL 2021，所以这篇论文的成文其实更早，只不过这个月才放出来而已。

▲ 不管有无预训练，CNN都体现出了自己的优势

这篇论文给我们的主要启发是：预训练改进与模型改进不应该混为一谈，预训练技术本身往往能给各种模型都带来提升，不应该一提到预训练就想到 Transformer，也不应该只把预训练跟 Transformer 结合。事实上，笔者之前也比较喜欢 CNN，曾通过“膨胀门卷积（DGCNN）”的设计在多个任务上取得不错的效果，而这篇论文则再次肯定了 CNN 的价值。不过尽管如此，笔者可能依然不会投入主要精力转向 CNN 的研究。

首先，理论上来说，CNN 就无法捕捉足够远的长程依赖，这是根本缺陷，虽然通过膨胀卷积等方式，可以快速增大 CNN 的感受野，但也只是比较大，不是 Transformer 理论上的一步到位；其次，如果单纯看提高效率角度，Transformer 本身也有很多优化空间，如果只是为了执行效率而转向 CNN，那这个理由似乎不那么有说服力；还有，Transformer 的 的复杂度本身也带来更多的折腾空间（比如像 UniLM），可以玩出更多的花样（比如像 K-BERT）。

总的来说，我们不能否定 CNN 的价值，但如果当前已经比较专注 Transformer 了，那么就没必要分出太多精力去转向 CNN 了。

2.6 ResMLP

论文标题：

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

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2105.03404

至于 Facebook 在《ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training》提出的 ResMLP，跟前述的 MLP-Mixer 和 Stack of FFN 也没有本质区别，其文字描述也跟 Stack of FFN 很相似，忽略细微的细节差异，甚至可以认为它们三个就是同一个模型。最后，ResMLP 的实验任务同样是 CV 的。

2.7 FNet

论文标题：

FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2105.03824

就笔者看来，《FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms》所提出的 FNet，是列表的七篇论文中最有意思的一篇。某种意义上来说，FNet 也是 MLP-Mixer 的一个特例，但它是一个非常有意思的特例：MLP-Mixer 的注意力矩阵是直接参数优化而来的，FNet 的参数矩阵是直接通过傅立叶变换得到的！所以，FNet 的“注意力层”是没有任何优化参数的！

其实我们也可以从注意力的角度来理解 FNet。抛开归一化因子不看，那么注意力运算大致可以写为：

这里的 本来是 的矩阵，FNet 说： 可以换成 矩阵：

是的，你没看错，它就是要将它粗暴地换成 组成的 矩阵。当然，这样一来越到后面 就指数爆炸了。为了避免这种情况，FNet 就改为：

也就是搞成虚指数就不会爆炸了！就这么粗暴，这就得到了基于傅立叶变换的 FNet。原论文对序列长度和特征维度两个方向都做了傅立叶变换，然后只保留实数部分，就用这个运算取代了自注意力。对于傅立叶变换的实现，我们有称之为“快速傅立叶变换（FFT）”的算法，效率是 ，所以 FNet 也能有效处理长序列。

FNet 的部分效果如下表。其实从预训练和下游任务的效果上来看，FNet 并没有什么优势，不过它在 Long-Range Arena [4]（一个测试模型长程能力的评测榜单）上的效果倒是不错。

▲ FNet的“预训练+微调”实验结果

▲ FNet的Long-Range Arena实验结果

当然，FNet 这么粗暴的做法能行本来就已经是个奇迹了，它给我们带来的最大冲击无疑是：就这样都行？傅立叶变换为什么能行？笔者也不知道答案。网上有些评论说，这说明了注意力机制其实就是一种坐标基的变换，而傅立叶变换也是一种基的变换，两者的作用是类似的。

这个说法确实有点本质的感觉，在 ICLR 2021 中也有篇论文《Is Attention Better Than Matrix Decomposition?》[5] 用 SVD 代替 Attention 也能取得不错的效果，这说明基变换的说法确实存在（SVD 也是一种基变换），但是基变换的同时如何保持时序性、哪种基变换更适合，这些问题完全没有头绪。

2.8 gMLP / aMLP

论文标题：

Pay Attention to MLPs

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2105.08050

最后《Pay Attention to MLPs》所给我们带来的 gMLP、aMLP 是比较常规的新结构探索工作，算是 MLP-Mixer 的增强版。gMLP 的 g 是 “gate” 的意思，简单来说 gMLP 就是将 MLP-Mixer 跟门控机制结合起来，而 aMLP 的 a 是 “attention” 的意思，它将 attention 与 gMLP 结合起来。

具体来说，gMLP 大致是如下运算：

简单来说，就是将收入沿着特征维度分为两半，然后将其中一半传入 MLP-Mixer，作为另一半的 gate。而 aMLP 则是将 MLP-Mixer 和一个简单的单头 Self Attention 结合来作为 gate：

论文做的实验比较全面，包括 CV 和 NLP 的。从论文所报告的效果来看，gMLP 略差于标准的 Self Attention，而 aMLP 则是普遍优于 Self Attention，这进一步肯定了门控机制的价值。只不过不管是 gMLP 还是 aMLP，人工堆砌的味道太重了，要水一篇 paper 还可以，但个人认为没有给模型的发展方向带来什么新的启发。

▲ gMLP,aMLP的NLP部分实验结果

前路在何方

通过以上阅读，我们可以知道，MLP-Mixer、Stack of FFN、ResMLP 这三个模型，事实上可以看成是去年的 Synthesizer 的一个特例，甚至从技术上来说，它们还不如 Synthesizer 的内容丰富，因此真算不上什么有意思的工作；至于它的改进版 gMLP / aMLP，则是非常常规的结构炼丹工作，只要算力足够我们都可以去做，所以也确实没什么意思；External Attention 号称两个线性层，事实上就是Attention的变式，其生效机制和实验对比也不够明朗；比较有意思的就是 CNN 预训练和 FNet 这两个工作了，一个让我们解耦了“预训练改进”和“模型改进”两个概念，一个提出的傅立叶变换也有效给我们带来了较大的思想冲击。

整体而言，这些工作离成熟还远得很，最多是初步验证了有效性，连优雅也说不上。比如，除了 FNet，这些所谓的“all in MLP”的模型，都没有办法比较优雅处理变长输入，像 MLP-Mixer、Stack of FFN、ResMLP 纯粹在（固定大小的）图像上实验，所以不用考虑这个问题，像 Synthesizer / gMLP / aMLP 虽然做了 NLP 的实验，但看上去都是强行截断的，算不上漂亮。所以，这系列工作一定程度上是开拓了新的思路，但其实带来了更多有待解答的问题。

那么我们要不要跟呢？个人认为没必要投入多少精力进去，平时大致关注一下就行了。抛开前面说的优雅性问题不说，这些工作的实用性本身就值得商榷。像将 Attention 换成 MLP 的改进，最大的优点无非就是提速，没错，是会快一点，但理论复杂度还是 ，这说明其实没有本质改进，况且提速的同时通常还会降低一点性能。

如果单从“提速并降低一点性能”的追求来看，Transformer 可做的工作也非常多（最直接的就是减少一两层），没必要换成 MLP，而换成 MLP 探索自由度降低了不少。当然，从“拓荒”的学术角度来看，多角度尝试各种新模型是有意义的，但这也不宜掺入过多的人造因素在里边，不然就变成了一个在结构上过拟合任务的过程了，难登大雅之堂。

此外，对于 NLP 来说，我们可能比较关心的是“预训练+微调”这一块的性能，而很遗憾，从 Synthesizer 开始的一系列 NLP 实验表明，将 Attention 换成 MLP 后的模型也许在某个任务上能取得有竞争性的结果，但是其迁移性往往不好，也就是说可能单看预训练效果还不错，但是“预训练+微调”多数就比不上 Transformer 了。这也不难理解，因为它们把 Attention 矩阵参数化，那么该矩阵更有可能跟具体任务强相关了，不像 Transformer 那样自适应生成的 Attention 矩阵那样具有更好的适应能力。

曲终人散时

本文盘点了最近的一些“非主流”工作，主要是通过以 MLP 为主的非 Transformer 结构来取代 Transformer 并获得了有竞争力的结果。总的来说，这些工作看起来形形色色，但都有迹可循，有“新瓶装旧酒”之感，能给人新启示的并不多。

全文仅乃笔者的闭门造车之言，仅代表笔者的个人观点，如有不当之处，还请读者海涵斧正。

参考文献

[1] https://arxiv.org/abs/2005.00743

[2] https://arxiv.org/abs/1706.03762

[3] https://arxiv.org/abs/1705.03122

[4] https://arxiv.org/abs/2011.04006

[5] https://openreview.net/forum?id=1FvkSpWosOl

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