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paper：MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
code：https://github.com/google-research/vision_transformer
摘要：
研究人员表明，尽管卷积和注意力都足以获得良好的性能，但它们都不是必需的。为此，作者提出了MLP-Mixer，一种专门基于多层感知机的体系结构。MLP-Mixer包含两种类型的层：一种是独立于每个patch的mpl结构（既混合每个位置的特征）；另外一种是跨越不同patch的mlp结构（既混合空间信息）。
在大数据集上或使用现代正则化方案进行训练时，MLP-Mixer在图像分类基准测试中获得了有竞争力的分数，其预训练和推理成本可与最先进的模型相媲美。
1. Introduction
MLP-Mixer完全基于多层感知机，不需要任何的卷积或者是self-attention操作。其有两种mlp的结构：channel-mixing MLPs与token-mixing MLPs。
channel-mixing MLPs允许不同channel之间进行通信（channel间）；token-mixing MLPs允许tokens中的不同空间位置进行通信（channel内）。
2. Mixer Architecture
MLP-Mixer的结构如图所示：
Mixer将不重叠的patch作为输入，每个patch包含了C个维度的信息。假设输入的图像是224x224x3，patch设置大小为7，那么就有32x32个patch，每个patch的维度为7x7x3=147.现在就构成了一个（32x32）x147的二维矩阵。对于矩阵的每一个channel，应用token-mixingMLP，进行32x32个patch的mlp处理；然后应用channel-mixingMLP，进行147个channels的mlp处理。如上图结构的左右两种mlp处理结构所示。
每个Mixer Layer都由以上两种结构组成，其中每一种结构又包含了两层全连接层以及一个非线性激活层。用数学表示为，这里C=channel（147），S=patch（32x32）：
网络的复杂度与patch呈线性关系，而ViT的计算复杂度是二次的，所以总体复杂度与图像中的像素数呈线性关系，就像CNN一样。
Mixer中的每一层(除了初始patch投影层)都采用相同大小的输入，除了MLP层，Mixer还使用了其他标准架构组件：skip-connections and layer normalization。与vit不同，Mixer不使用position embeddings，因为token-mixing MLPs对input tokens的顺序很敏感。最后，Mixer使用一个标准的分类头和全局平均池化层，然后是一个线性分类器。
MLP-Mixer配置如下表所示：
3. Result
- 与SOTA的对比：
