Self-Attention真的是必要的吗？微软&中科大提出Sparse MLP，降低计算量的同时提升性能！...

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▊ 写在前面

Transformer由于其强大的建模能力，目前在计算机视觉领域占据了重要的地位。在这项工作中，作者探究了Transformer的自注意（Self-Attention）模块是否是其实现图像识别SOTA性能的关键 。为此，作者基于现有的基于MLP的视觉模型，建立了一个无注意力网络sMLPNet。

具体来说，作者将以往工作中用于token混合的MLP模块替换为一个稀疏MLP(sMLP)模块。对于二维图像token，sMLP沿轴向（横向或者纵向）应用一维MLP，参数在行、列维度共享。通过稀疏连接 和权重共享 ，sMLP模块显著降低了模型参数的数量和计算复杂度，避免了MLP模型的内在问题（如过拟合、参数量大、计算量大）。

当仅在ImageNet-1K数据集上训练时，sMLPNet在只有24M参数下达到81.9%的Top-1精度，比相同模型大小约束下的大多数CNN和视觉Transformer要好得多。当扩展到66M参数时，sMLPNet达到了83.4%的Top-1精度，这与SOTA的 Swin Transformer相当。

▊ 1. 论文和代码地址

Sparse MLP for Image Recognition: Is Self-Attention Really Necessary?

论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.05422
代码地址：未开源
sMLP Block复现代码：https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch#5-sMLP-Usage

▊ 2. Motivation

自AlexNet提出以来，卷积神经网络(CNN)一直是计算机视觉的主导范式。随着Vision Transformer的提出，这种情况发生了改变。ViT将一个图像被划分为不重叠的patch，并用线性层将这些patch转换为token，然后输入到Transformer中进行处理。

Transformer编码器由多头自注意网络(Multi-Head Self-Attention)和前馈网络(FFN)组成，来实现空间信息混合和通道信息混合。当在一个非常大的数据上进行预训练时，ViT在图像识别任务上表现得非常好。接着DeiT进一步证明了只在ImageNet-1K上训练时，通过适当的数据增强和正则化技术，无卷积的Vision Transformer也可以实现SOTA的图像识别精度。

目前，无卷积的Vision Transformer主要存在两个核心的思想：首先，全局依赖性建模很重要 。不仅如此，它甚至可以取代卷积操作的局部建模。第二，自注意很重要 。尽管ViT和DeiT表现良好，学术界并没有完全接受这两种观点。

一方面，研究人员挑战了用全局建模代替局部建模的必要性 。既然局部偏置在自然图像中是有效的，为什么要通过全局自注意模块来学习它，而不是直接将它注入到网络中呢 ？此外，全局自注意对于输入token的数量具有二次计算复杂度。因此，网络结构不有利于高分辨率输入，对金字塔结构并不友好。

基于这一点，Swin Transformer通过限制局部窗口内的自注意操作，将局部偏置注入回网络中。这种设置还控制了计算的复杂度，并允许使用金字塔结构和多阶段处理。Swin Transformer的优越性能表明了局部偏置和多阶段处理的有效性。

另一方面，研究人员也挑战了Self-Attention的必要性 。MLP-Mixer也建模了全局依赖关系，但它采用了一个MLP块，而不是一个自注意模块来实现。MLP-Mixer的整体架构与ViT相似。输入图像被分成多个patch，然后线性层将patch映射到token中。该编码器包含用于空间混合和通道混合的交替层。

唯一的主要区别是，空间混合模块是由一个MLP块实现的。MLP-Mixer继承了ViT的所有缺点，且由于参数数量过多，容易发生过拟合 。因此，MLP-Mixer和SOTA模型的性能还是存在一定差距，尤其是在不预训练的情况下。因此，作者在本文中探究了：在解决了所有的缺陷后，一个无注意力的网络是否有可能实现在图像识别上的SOTA性能？

因此，作者设计了一个无注意力的网络，称为sMLPNet，它只使用卷积和MLP作为构建块。sMLPNet采用了与ViT和MLP-Mixer类似的体系结构，且通道混合模块与他们完全相同。在每个token混合模块中，采用深度卷积来利用局部偏置，并使用改进的MLP来建模全局依赖关系 。

具体来说，作者提出了具有轴向（即横向和纵向）全局依赖建模特征的稀疏MLP(sMLP)模块（如上图右所示）。sMLP显著降低了计算的复杂度，并允许采用金字塔结构进行多阶段处理。因此，sMLPNet能够在更小的模型上实现与Swin Transformer相同的图像识别性能。

在本文中，作者研究了Transformer的关键组成部分（即Self-Attention）是否是图像理解的真正关键因素 。基于过去视觉模型的设计思想，作者采用了在设计时采用了局部偏置和金字塔结构。此外，作者也采用了全局依赖建模的思想，但使用稀疏MLP模块来实现。

基于以上思想，作者建立了一个名为sMLPNet的无注意力网络，实现了SOTA图像识别性能。本文表明，自注意力可能不是视觉模型设计的核心组成部分。相反，正确使用局部偏置、金字塔结构和对计算复杂度的控制是设计高性能视觉模型的关键 。

▊ 3. 方法

3.1. Design Guidelines

在这项工作中，作者保留了CNN使用的一些重要的设计理念，并添加了受Transformer启发的新组件。设计指南如下：

1.采用类似于ViT、MLP-Mixer和Swin Transformer的架构，以确保一个公平的比较。

2.显式地将局部偏置注入到网络中。

3.探索不使用自注意模块的全局依赖关系。

4.在金字塔结构中进行多阶段处理。

3.2. Overall Architecture

上图展示了本文网络的整体架构。与ViT、MLP-Mixer和Swin Transformer类似，空间分辨率为H×W的输入图像被分割为不重叠的patch。作者在网络中采用了4×4的patch大小，每个patch被reshape成一个48维的向量，然后由一个线性层映射到一个c维embedding，整张图像可以表示为的tensor。

整个网络由四个阶段组成。除第一阶段从线性embedding层开始外，其他阶段从patch合并层开始，将空间维数减少2×2，将通道维数增加2倍。patch合并层由一个线性层实现，它以每个2×2个相邻patch的concat特征作为输入，输出合并后的patch的特征。然后，将新的图像token输入到token混合模块和通道混合模块中。

token混合模块如上图所示。在这个模块中，作者使用了3x3的深度卷积来注入局部偏置。这个操作非常高效，因为它包含很少的参数，并且在推理过程中需要很少的FLOPs。

此外，作者还尝试用sMLP模块来建模全局依赖关系。稀疏性 和权重共享特性 使得sMLP比原来的MLP模块更不容易过拟合。sMLP的计算复杂度的大大降低，使其能够在第一阶段中以的空间分辨率进行操作。

通道混合模块由FFN实现，与MLP-Mixer中的实现方式完全相同。FFN由两个线性层和一个GeLU激活函数组成。第一线性层将维度从D扩展到αD，第二层将维度从αD缩减回D，其中α是一个可调的超参数。

3.3. Sparse MLP (sMLP)

作者设计了一个稀疏MLP来解决原始MLP的两个主要缺点。首先，减少参数的数量以避免过拟合 ，特别是当网络在中等大小的数据集上进行训练时。其次，降低计算的复杂度 ，特别是当token的数量很大的情况下，以实现金字塔结构中的多阶段处理。

在稀疏MLP中，作者使用稀疏连接 和权重共享 来实现，如上图所示。sMLP中的每个token只直接与同一行或同一列上的token交互。此外，所有行和所有列可以分别共享相同的投影权重。它由三条路径组成。除了中间所示的直连映射外，另外两条路径分别负责沿水平方向和垂直方向混合token。

设表示输入token的集合。在水平混合路径中，将特征reshape为，并对每一个行应用一个权重为的线性层来混合信息。

在垂直混合路径上也应用了类似的操作，线性层的特征为权重为。最后，将三条路径的输出融合在一起，产生与输入tensor维度相同的输出tensor。作者用FC层来实现这一步：

sMLP结构的pytorch代码如下所示：

如果该模块重复两次，每个token就可以聚合整个二维空间的信息。换句话说，sMLP虽然直接连接稀疏，但却也能有效地获得了全局感受野。

下面来比较一些计算复杂度，本文sMLP的复杂度为：

MLP-Mixer的token混合部分的复杂度为：

可以看出，本文的方法将复杂度控制在了内，而MLP-Mixer为，其中。这使得本文的方法可以处理更大的N，并最终在金字塔结构中实现多阶段处理。

3.4. Model Configurations

基于上面提出的结构，作者提出了三种不同大小的模型，所有通道混合的FFN中的膨胀参数为α=3，不同结构的超参数设置如下：

其中为隐藏层的通道数量。

▊ 4.实验

4.1. Ablation Study

Local and global modeling

从上表可以看出，去掉局部建模之后，图像识别精度显著下降至80.6%。这表明，DWConv是一种非常有效的建模局部依赖关系的方法。去掉全局建模之后，图像识别精度显著下降至80.7%，因此局部建模和全局建模在sMLPNet中都是重要的。

接着，作者在不同阶段删除了sMLP，结果如上表所示。所以看出，每个stage的sMLP都是重要的。

Fusion in sMLP

作者尝试了不同的方法来融合sMLP中的特征，可以看出，本文的方法和另外两种轻量级的操作相比具备性能上的优势。

Branches in sMLP

作者研究了三个分支中残差分支的作用，可以看出，加入残差分支能够带来性能上的提升。

Multi-stage processing in pyramid structure

作者还比较了单阶段和多阶段版本的MLP网络的性能，可以看出，多阶段版本可以达到更高的准确率。

4.2. Comparison with state-of-the-art

此外，作者还比较了本文的sMLPNet和SOTA模型的性能、参数和计算量。结果表明，一个无注意的模型可以达到SOTA的性能。

▊ 5. 总结

基于 sMLP块，作者构建了一个MLP视觉识别模型sMLPNet。本文提出的sMLP块具有稀疏连接 和权重共享 的特性，sMLP通过分别沿轴向（即横向、纵向）聚合信息，避免了传统MLP的二次模型大小和二次计算复杂度。实验结果表明，这极大地促进了MLP视觉模型的性能。

当前，基于Transformer的模型已经达到了更高的性能。在性能上，本文的方法确实和目前的SOTA模型还存在一定的差距。不过呢，个人认为，作者提出本文的模型也不是为了追求极致的性能，而是为了展示无注意网络的表现，挑战自注意机制的必要性。

通过一系列的实验，作者也承认了基于MLP的网络结构有其固有的局限性。由于FC层的固定性质，MLP模型难以处理任意分辨率的输入图像。这使得MLP模型很难应用于一些重要的下游任务，如目标检测和语义分割。

▊ 作者简介

研究领域：FightingCV公众号运营者，研究方向为多模态内容理解，专注于解决视觉模态和语言模态相结合的任务，促进Vision-Language模型的实地应用。

知乎/公众号：FightingCV

END

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