MLP-Mixer：一种面向视觉任务的全MLP架构

卷积神经网络（CNNs）是计算机视觉领域的主流模型。近年来，基于注意力机制的网络结构，如视觉Transformer（Vision Transformer），也逐渐受到广泛关注。本文表明，尽管卷积操作和注意力机制均能实现优异性能，但二者并非必要条件。我们提出了一种完全基于多层感知机（MLPs）的全新架构——MLP-Mixer。该架构包含两种类型的层：一种是对图像块（image patches）独立应用多层感知机，实现“通道间特征混合”（即对每个位置的特征进行混合）；另一种则在图像块之间应用多层感知机，实现“空间信息混合”（即对空间维度进行混合）。在大规模数据集上训练，或结合现代正则化方法时，MLP-Mixer在图像分类基准任务上取得了具有竞争力的性能表现，其预训练与推理开销与当前最先进模型相当。我们期望这些结果能够激发学术界在传统CNN和Transformer之外的更多探索与创新。