MLP-Mixer MLP 换用 CNN 的玩具结果

• 2021 年 5 月 17 日
• AI

水私人KPI。

如何评价Google提出的MLP-Mixer：只需要MLP就可以在ImageNet上达到SOTA？ 的好奇后果，直接在 patch 后接传统Conv。

结构

• torchvision resnet 第一层的 conv 设置成了 kernal size=16, stride=16, out channels = 512 (可以认为第一层 Hidden size = 512 的 patch projector)
• 剩下的瞎改了改，凑了个和 Res34 差不多的速度

速度

运算速度比 Res34 略慢

参数量

33.4m，作为对比 Res34=21.8m 左右

精度

Best acc = 70.7680 @ Epoch 81

训练策略

• 无预训练
• 完全按照 torch/examples/imagenet 的训练策略
• bs = 1024, lr = 0.2（没有严格按照 linear scale 做缩放）

显然，还有很多空间可挖。

可视化

第一层 projector 的可视化

作为对比的 Res18 的 7×7（非 torchvision 官方）