浅谈 Mlp-Mixer（pytorch and keras）

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前言

MLP-Mixer，Google又提出的一种基于感知机的网络。尽管CNN 已经在计算机视觉上取得很好的效果，最近提出来的基于Attention，以Vision Transformer 为首的神经网络已经 “杀疯” CV界，但是Google的大佬们认为CNN 和Attention 也不是必须的，于是就提出了MLP-Mixer，在分类任务上也达到了很好的效果。但是网络的提出却早到了CNN之父LeCun的“教育”。因为网络的第一层（embedding时）却用到了卷积。

LeCun认为，这不过是 一个卷积核为1x1的卷积网络罢了。我在复现过程中，没有找到一个合适的数据集用该网络取得一个很好的效果。所以这里不附上训练的代码了。

（仅torch， 可训练，eval top1 and top5）：https://github.com/jiantenggei/torch-classification
博客中给出的就是网络结构的全部代码。

一、MLP-Mixer原理介绍

在介绍MLP -Mixer 之前，先引入一下 ViT 结构，如下图所示：

图中Transformer Encoder 的红色方框中的MLP 结构（如下图所示），就是MLP -Mixer的结构。

对于MLP -Mixer 的提出，Google方面的大佬只是为了验证MLP 也能做很多事情。
但这篇文章 Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers DoesSurprisingly Well on ImageNet 为了探寻ViT中起作用的部分是 Attention 还是MLP, 直接删除到ViT中的Attention部分做实验，发现效果也还行，网络如下图所示。它与本文介绍MLP-Mixer的不同点是，它保留了ViT 中Class Token 部分（粉红色方块） 最后用Class Token 来做预测。

MLP- Mixer 是通过一个全局池化后连接全连接层来做预测。

1.网络结构

从上图我们可以看出，MLP -Mixer 首先使用图片分成很多个小正方形的patch,每个patch的大小定义为patch_size。论文中实现这一步骤使用的是前面提到的卷积，卷积核的大小和步长均patch_size。论文中给的参数，也是2的幂。
网络不再使用传统的RELU激活函数，而是使用了GELU激活函数。
将图片分成小块后，在将它转换为一维结构。如图：

然后将每一个patch进行转换，如下图所示：

通过这样一种方式呢，就将一张图片转换为了一个大矩阵，就可以输入到Mixer Layer 中进行计算。

2. Mixer Layer

MixerLayer的结构如下图所示：

我们看一下论文里给出的公式：

MLP 是两个全连接层的感知机,W1,W2,对应token_mixer中两个全连接的权重，W3,W4则表示channel_mixer两个全连接的权重。σ表示GELU激活函数。那么公示就很简单了，输入X经过Layer Normalize,再乘以W1，再经过激活函数后乘以W2，再加上X。第二个公式也是相同的计算过程。
将前面通过编码得到的矩阵经过Layer Norm 在将矩阵进行旋转（T 表示旋转）连接MLP1,MLP1 就是文章token_mixer 用来寻找像素与像素之间的关系，其中，MLP1中的权值共享。计算完之后，再将矩阵旋转回来，通过Layer Norm 后再接一个channel_mixer 用于寻找通道与通道之间的关系。其中MixerLayer 还启用了ResNet中的跨连结构，跨连结构的作用可以参考[ResNet原理讲解和复现]，看到这里，是不是感觉它跟卷积的原理很类似。
从上图可以看出Mixer Layer的输入维度和输出维度相同，并且通过MLP的方式来寻找图片像素与像素，通道与通道的关系。
这就是MLP-MIXER的网络结构了，目前的了解，没有开源的pytorch或者TensorFlow 预训练的权重。官方给出的代码和权重是基于JAX的。

由于需要Patch embedding的网络 对于图片大小的依赖高，所以一般很难使用官方的权重进行迁移学习，如果想使用到自己的任务中，建议使用一个较大的数据集先预训练一下

3.MLP-Mixer模型类型

文章中给出的模型参数列表，Patch resolution 就是patch 的长宽。Hidden size 就是映射成前面提到的大矩阵的维度，Squence length 是计算后的结果。
以上图红色部分为例，输入图像大小为224*224，
然后分成的块大小为32*32.
那么 （224*224）\(32*32)=7*7，Squence length 就为 49。Dc和Ds分别表示token_mixer和channel_mixer 中全连接层节点的个数。
这就是MLP-Mixer的全部过程了。

二、网络实现

1.Pytorch复现

实现的难点在于，矩阵旋转，我们使用einops中的Rearrange实现矩阵旋转。还需要使用torchsummary 来查看网络结构。安装：

pip install einops
pip install torchsummary
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首先我们来实现MLP 也就是FeedForward：

#定义多层感知机
import torch
import numpy as np
from torch import nn
from einops.layers.torch import Rearrange
from torchsummary import summary
import torch.nn.functional as F
class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self,dim,hidden_dim,dropout=0.):
        super().__init__()
        self.net=nn.Sequential(
            #由此可以看出 FeedForward 的输入和输出维度是一致的
            nn.Linear(dim,hidden_dim),
            #激活函数
            nn.GELU(),
            #防止过拟合
            nn.Dropout(dropout),
            #重复上述过程
            nn.Linear(hidden_dim,dim),

            nn.Dropout(dropout)
        )
    def forward(self,x):
        x=self.net(x)
        return x
#测试多层感知机
# mlp=FeedForward(10,20,0.4).to(device)
# summary(mlp,input_size=(10,))
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实现过程很简单，就是全连接结构
接着我们来实现Mixer Block，里面包含了 token_mixer 和channel_mixer，还有矩阵转置。

#使用Rearrange 实现旋转
Rearrange('b n d -> b d n') #这里是[batch_size, num_patch, dim] -> [batch_size, dim, num_patch]
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实现如下：

class MixerBlock(nn.Module):
    def __init__(self,dim,num_patch,token_dim,channel_dim,dropout=0.):
        super().__init__()
        self.token_mixer=nn.Sequential(
            nn.LayerNorm(dim),
            Rearrange('b n d -> b d n'
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