ResMLP：用于图像分类的前馈网络及数据高效训练

我们提出ResMLP，一种完全基于多层感知机（MLP）构建的图像分类架构。该模型是一种结构简洁的残差网络，其核心机制交替执行以下两个步骤：（i）一个线性层，使图像块在各通道间独立且同等地进行交互；（ii）一个两层前馈网络，使各通道在每个图像块内部独立地进行交互。在采用现代训练策略（包括大规模数据增强，以及可选的知识蒸馏）进行训练时，ResMLP在ImageNet数据集上实现了令人惊喜的准确率与模型复杂度之间的良好权衡。此外，我们还在自监督学习设置下训练了ResMLP模型，以进一步减少对标注数据集的依赖。最后，通过将该模型适配至机器翻译任务，我们取得了令人惊讶的优异表现。我们已基于Timm库开源了预训练模型及全部代码。