如何评价Facebook AI提出的ResMLP，对比Google的MLP-Mixer?
Facebook AI 的 ResMLP 和 Google 的 MLPMixer 都是在 Transformer 架构之外，探索仅使用多层感知机（MLP）实现强大的视觉表示学习的开创性工作。虽然它们都试图打破卷积神经网络（CNN）和 Transformer 的主导地位，但它们在设计理念、具体实现以及最终效果上都有显著的差异。
核心思想的对比：
MLPMixer 的核心思想： MLPMixer 的核心在于将 Transformer 的“注意力机制”替换成一种更简单、更通用的“MLP 混合”操作。它将图像分成小的 patch（如同 Transformer 的 token），然后通过两个独立的 MLP 块在 patch 之间和 patch 内部进行信息交互。
TokenMixing MLP: 这一层 MLP 负责在不同的 patch（token）之间进行信息交换。它将每个 patch 视为一个独立的“token”，然后通过一个 MLP 来学习不同 token 之间的依赖关系。这在某种程度上模仿了 Transformer 的自注意力机制，但计算效率更高。
ChannelMixing MLP: 这一层 MLP 负责在同一个 patch 内部，对不同的“通道”（特征维度）进行信息交互。它将一个 patch 的所有通道视为一个“序列”，然后通过另一个 MLP 来学习通道之间的关系。这类似于 Transformer 的前馈网络（FFN）块。
核心优势： MLPMixer 的设计非常简洁，摆脱了复杂的 Softmax 和点积运算，理论上更易于并行化和部署。它证明了仅通过 MLP 就可以在图像识别任务上取得不错的效果，这为后来的研究开辟了新思路。
ResMLP 的核心思想： ResMLP 更直接地将 MLP 的能力推向极致，通过深度和残差连接来增强 MLP 的表达能力。它摒弃了 Transformer 中复杂的全局信息聚合机制（如自注意力），而是专注于通过一系列密集连接的 MLP 层以及残差连接来构建强大的视觉表示。
深层 MLP 结构： ResMLP 采用了非常深的 MLP 结构，每一层都由一个线性变换、一个激活函数（如 GELU）和一个残差连接组成。这种深度可以使得 MLP 学习到更复杂的非线性映射。
线性层 + GELU + 残差连接： 这是 ResMLP 的基本构建块。通过堆叠大量的这种块，模型能够捕获图像中的局部和全局特征。
核心优势： ResMLP 的设计更加“纯粹”，因为它完全依赖于 MLP 的能力，并且通过残差连接有效地缓解了深度网络中的梯度消失问题。它的简洁性也使其在某些方面比 MLPMixer 更加直观。
技术实现上的差异：
| 特征 | MLPMixer | ResMLP |
| : | : | : |
| 信息交互方式 | Patch 级别的混合（TokenMixing MLP）和通道级别的混合（ChannelMixing MLP）。信息在 patch 之间和 patch 内部进行分别处理。 | 层层递进的 MLP 映射。信息在每一层 MLP 中被整体处理，通过深度和残差连接来逐步提炼表示。 |
| 结构组件 | Patch embedding、Positional embedding（可选，但通常需要）、TokenMixing MLP、ChannelMixing MLP、Layer Normalization、Residual Connections。 | Linear layer、GELU activation、Residual Connection。其核心是堆叠大量“Linear + GELU + Residual”块。 |
| 空间信息处理 | 将图像分割成 patch，然后对 patch 进行序列化处理，其位置信息通过 positional embedding 来体现。TokenMixing MLP 负责处理不同 patch 间的空间关系。 | 早期版本的 ResMLP 也可能涉及 patch embedding，但其核心是 MLP 自身学习空间信息。更重要的是，每一层的 MLP 都会对整个特征图进行处理，并且残差连接可以保留低层级的空间信息，让高层级的 MLP 能够在此基础上进行更复杂的空间推理。 |
| 计算复杂度 | TokenMixing MLP 的计算复杂度与 patch 的数量（N）和隐藏层维度（D）相关，通常是 O(N D^2)。ChannelMixing MLP 的计算复杂度与 patch 的大小（P）和隐藏层维度（D）相关，通常是 O(P D^2)。 | 主要复杂度来自于大量的线性层。如果 MLP 宽度为 D，则每层复杂度为 O(D^2)。由于深度很深，总复杂度可能很高，但其并行性可能优于 Transformer 的自注意力。 |
| 全局/局部依赖 | 通过 TokenMixing MLP，MLPMixer 能够捕捉全局依赖（不同 patch 之间的关系）。ChannelMixing MLP 关注局部（同一 patch 内部）。 | ResMLP 通过深层的 MLP 结构，理论上可以同时学习局部和全局的依赖。每一层 MLP 都可以看作是对输入特征的一种复杂变换，通过堆叠，能够聚合更广泛的信息。 |
| 对 Transformer 的模仿程度 | 试图用 MLP 模块直接模拟 Transformer 的关键组件（自注意力、FFN）。 | 目标是完全抛弃 Transformer 的所有组件，仅用 MLP 达到类似甚至更好的效果。 |
性能和效率的对比：
精度： 在 ImageNet 等标准图像识别基准上，MLPMixer 和 ResMLP 都取得了与当时的一些 CNN 和 Transformer 相媲美的性能。
MLPMixer: 在同等参数量下，MLPMixer 的性能通常优于一些纯 CNN 模型，但与同代的 Transformer（如 ViT）相比，在大型数据集上可能稍显不足，或者需要更深的结构和更多的训练数据来赶超。
ResMLP: ResMLP 的一个突出特点是其在特定配置下（尤其是在较小的模型尺寸和较快的训练速度方面）表现出了非常强的竞争力。研究表明，通过仔细调整 MLP 的深度和宽度，ResMLP 可以在参数量相似的情况下，比 MLPMixer 甚至一些 Transformer 模型更快地收敛，并且达到不错的精度。它更强调“回归”到 MLP 的强大基础能力。
效率：
训练速度： ResMLP 的一个主要亮点是其高效的训练速度。由于其结构简单，没有复杂的 softmax 或矩阵乘法，并且可以很好地利用 GPU 的并行计算能力，因此在同等模型大小下，ResMLP 通常比 MLPMixer 和 ViT 更快收敛。
推理速度： 推理速度方面，两者都旨在提供比 Transformer 更快的推理速度。ResMLP 由于其纯粹的 MLP 结构，理论上具有更好的推理效率。
对硬件的友好性： 两者都比 Transformer 的自注意力机制更适合在缺乏复杂计算单元（如 Tensor Core）的硬件上运行，或者在需要低延迟推理的场景下表现更好。
总结评价：
MLPMixer： 是一项具有里程碑意义的工作，它成功地证明了 “MLP 也可以做到”。它通过一种新颖的 MLP 混合机制，巧妙地模拟了 Transformer 的信息交互方式，为后续仅使用 MLP 的视觉模型开辟了道路。它的设计思路是将全局信息（patch 之间的关系）和局部信息（通道之间的关系）解耦，分别用 MLP 来处理，是一种非常有创意的尝试。
ResMLP： 则是一次对 “纯粹 MLP 的极致探索”。它没有试图模仿 Transformer 的具体结构，而是通过加深 MLP 的层数和利用残差连接，来释放 MLP 本身的潜力。ResMLP 的成功之处在于，它用一种更“朴素”的方式，在效率和性能上都取得了非常亮眼的成绩，尤其是其快速收敛的特性，为实践带来了极大的价值。它展示了，即便没有显式的全局信息聚合机制，深度 MLP 依然能够通过层层递进的非线性变换，捕获图像中的丰富信息。
两者在更大范畴内的意义：
这两项工作共同推动了 “后 Transformer 时代” 的视觉模型研究。它们证明了：
1. Transformer 不是唯一的强大工具： 视觉表征学习不一定非要依赖于 Transformer 的自注意力机制。
2. MLP 的复兴： 经过精心设计的 MLP，配合深层结构和残差连接，可以具备强大的建模能力。
3. 模型设计的多元化： 为研究者提供了新的思路，去探索更简洁、更高效、更易于部署的视觉模型架构。
后续影响：
MLPMixer 和 ResMLP 的出现，极大地激发了后续的研究，例如：
S^2MLP、ConvMLP： 结合了卷积和 MLP 的思想，试图在 MLP 的基础上引入局部感受野的优势。
MetaFormer、PoolFormer 等： 进一步探索了各种轻量级的、不依赖于 Transformer 自注意力的通用骨干网络。
可以说，MLPMixer 和 ResMLP 是各自探索方向上的杰出代表，它们都成功地挑战了 Transformer 的统治地位，并为未来视觉模型的发展奠定了重要的基础。选择哪一个取决于具体的应用场景、对模型效率和精度的侧重，以及硬件资源的限制。
核心思想的对比：
MLPMixer 的核心思想： MLPMixer 的核心在于将 Transformer 的“注意力机制”替换成一种更简单、更通用的“MLP 混合”操作。它将图像分成小的 patch（如同 Transformer 的 token），然后通过两个独立的 MLP 块在 patch 之间和 patch 内部进行信息交互。
TokenMixing MLP: 这一层 MLP 负责在不同的 patch（token）之间进行信息交换。它将每个 patch 视为一个独立的“token”，然后通过一个 MLP 来学习不同 token 之间的依赖关系。这在某种程度上模仿了 Transformer 的自注意力机制，但计算效率更高。
ChannelMixing MLP: 这一层 MLP 负责在同一个 patch 内部，对不同的“通道”（特征维度）进行信息交互。它将一个 patch 的所有通道视为一个“序列”，然后通过另一个 MLP 来学习通道之间的关系。这类似于 Transformer 的前馈网络（FFN）块。
核心优势： MLPMixer 的设计非常简洁，摆脱了复杂的 Softmax 和点积运算，理论上更易于并行化和部署。它证明了仅通过 MLP 就可以在图像识别任务上取得不错的效果，这为后来的研究开辟了新思路。
ResMLP 的核心思想： ResMLP 更直接地将 MLP 的能力推向极致，通过深度和残差连接来增强 MLP 的表达能力。它摒弃了 Transformer 中复杂的全局信息聚合机制（如自注意力），而是专注于通过一系列密集连接的 MLP 层以及残差连接来构建强大的视觉表示。
深层 MLP 结构： ResMLP 采用了非常深的 MLP 结构，每一层都由一个线性变换、一个激活函数（如 GELU）和一个残差连接组成。这种深度可以使得 MLP 学习到更复杂的非线性映射。
线性层 + GELU + 残差连接： 这是 ResMLP 的基本构建块。通过堆叠大量的这种块，模型能够捕获图像中的局部和全局特征。
核心优势： ResMLP 的设计更加“纯粹”，因为它完全依赖于 MLP 的能力，并且通过残差连接有效地缓解了深度网络中的梯度消失问题。它的简洁性也使其在某些方面比 MLPMixer 更加直观。
技术实现上的差异：
| 特征 | MLPMixer | ResMLP |
| : | : | : |
| 信息交互方式 | Patch 级别的混合（TokenMixing MLP）和通道级别的混合（ChannelMixing MLP）。信息在 patch 之间和 patch 内部进行分别处理。 | 层层递进的 MLP 映射。信息在每一层 MLP 中被整体处理，通过深度和残差连接来逐步提炼表示。 |
| 结构组件 | Patch embedding、Positional embedding（可选，但通常需要）、TokenMixing MLP、ChannelMixing MLP、Layer Normalization、Residual Connections。 | Linear layer、GELU activation、Residual Connection。其核心是堆叠大量“Linear + GELU + Residual”块。 |
| 空间信息处理 | 将图像分割成 patch，然后对 patch 进行序列化处理，其位置信息通过 positional embedding 来体现。TokenMixing MLP 负责处理不同 patch 间的空间关系。 | 早期版本的 ResMLP 也可能涉及 patch embedding，但其核心是 MLP 自身学习空间信息。更重要的是，每一层的 MLP 都会对整个特征图进行处理，并且残差连接可以保留低层级的空间信息，让高层级的 MLP 能够在此基础上进行更复杂的空间推理。 |
| 计算复杂度 | TokenMixing MLP 的计算复杂度与 patch 的数量（N）和隐藏层维度（D）相关，通常是 O(N D^2)。ChannelMixing MLP 的计算复杂度与 patch 的大小（P）和隐藏层维度（D）相关，通常是 O(P D^2)。 | 主要复杂度来自于大量的线性层。如果 MLP 宽度为 D，则每层复杂度为 O(D^2)。由于深度很深，总复杂度可能很高，但其并行性可能优于 Transformer 的自注意力。 |
| 全局/局部依赖 | 通过 TokenMixing MLP，MLPMixer 能够捕捉全局依赖（不同 patch 之间的关系）。ChannelMixing MLP 关注局部（同一 patch 内部）。 | ResMLP 通过深层的 MLP 结构，理论上可以同时学习局部和全局的依赖。每一层 MLP 都可以看作是对输入特征的一种复杂变换，通过堆叠，能够聚合更广泛的信息。 |
| 对 Transformer 的模仿程度 | 试图用 MLP 模块直接模拟 Transformer 的关键组件（自注意力、FFN）。 | 目标是完全抛弃 Transformer 的所有组件，仅用 MLP 达到类似甚至更好的效果。 |
性能和效率的对比：
精度： 在 ImageNet 等标准图像识别基准上，MLPMixer 和 ResMLP 都取得了与当时的一些 CNN 和 Transformer 相媲美的性能。
MLPMixer: 在同等参数量下，MLPMixer 的性能通常优于一些纯 CNN 模型，但与同代的 Transformer（如 ViT）相比，在大型数据集上可能稍显不足，或者需要更深的结构和更多的训练数据来赶超。
ResMLP: ResMLP 的一个突出特点是其在特定配置下（尤其是在较小的模型尺寸和较快的训练速度方面）表现出了非常强的竞争力。研究表明，通过仔细调整 MLP 的深度和宽度，ResMLP 可以在参数量相似的情况下，比 MLPMixer 甚至一些 Transformer 模型更快地收敛，并且达到不错的精度。它更强调“回归”到 MLP 的强大基础能力。
效率：
训练速度： ResMLP 的一个主要亮点是其高效的训练速度。由于其结构简单，没有复杂的 softmax 或矩阵乘法，并且可以很好地利用 GPU 的并行计算能力，因此在同等模型大小下，ResMLP 通常比 MLPMixer 和 ViT 更快收敛。
推理速度： 推理速度方面，两者都旨在提供比 Transformer 更快的推理速度。ResMLP 由于其纯粹的 MLP 结构，理论上具有更好的推理效率。
对硬件的友好性： 两者都比 Transformer 的自注意力机制更适合在缺乏复杂计算单元（如 Tensor Core）的硬件上运行，或者在需要低延迟推理的场景下表现更好。
总结评价：
MLPMixer： 是一项具有里程碑意义的工作，它成功地证明了 “MLP 也可以做到”。它通过一种新颖的 MLP 混合机制，巧妙地模拟了 Transformer 的信息交互方式，为后续仅使用 MLP 的视觉模型开辟了道路。它的设计思路是将全局信息（patch 之间的关系）和局部信息（通道之间的关系）解耦，分别用 MLP 来处理，是一种非常有创意的尝试。
ResMLP： 则是一次对 “纯粹 MLP 的极致探索”。它没有试图模仿 Transformer 的具体结构，而是通过加深 MLP 的层数和利用残差连接，来释放 MLP 本身的潜力。ResMLP 的成功之处在于，它用一种更“朴素”的方式，在效率和性能上都取得了非常亮眼的成绩，尤其是其快速收敛的特性，为实践带来了极大的价值。它展示了，即便没有显式的全局信息聚合机制，深度 MLP 依然能够通过层层递进的非线性变换，捕获图像中的丰富信息。
两者在更大范畴内的意义：
这两项工作共同推动了 “后 Transformer 时代” 的视觉模型研究。它们证明了：
1. Transformer 不是唯一的强大工具： 视觉表征学习不一定非要依赖于 Transformer 的自注意力机制。
2. MLP 的复兴： 经过精心设计的 MLP，配合深层结构和残差连接，可以具备强大的建模能力。
3. 模型设计的多元化： 为研究者提供了新的思路，去探索更简洁、更高效、更易于部署的视觉模型架构。
后续影响：
MLPMixer 和 ResMLP 的出现，极大地激发了后续的研究，例如：
S^2MLP、ConvMLP： 结合了卷积和 MLP 的思想，试图在 MLP 的基础上引入局部感受野的优势。
MetaFormer、PoolFormer 等： 进一步探索了各种轻量级的、不依赖于 Transformer 自注意力的通用骨干网络。
可以说，MLPMixer 和 ResMLP 是各自探索方向上的杰出代表，它们都成功地挑战了 Transformer 的统治地位，并为未来视觉模型的发展奠定了重要的基础。选择哪一个取决于具体的应用场景、对模型效率和精度的侧重，以及硬件资源的限制。
网友意见
不管大家如何嘲讽，Google Brain和Facebook AI的地位无可撼动。
和Google的MLP-Mixer的区别主要有三点：
- 把LayerNorm层换成了LayerScale层，其实就是去掉了norm操作；
- ResMLP的本意是将self-attention替换成MLP，而self-attention后面的FFN本身就是一个MLP，这样就和Google的MLP-Mixer一样了，但是最终实验发现替换self-attention的MLP中间隐含层的维度越大反而效果越差，索性就直接简化成a simple linear layer of size N × N;
- 不需要在大数据上pretrain，用training strategy （heavy data-augmentation and optionally distillation）来得到好的performance。
# No norm layer class Affine(nn.Module): def __init__(self, dim): super().__init__() self.alpha = nn.Parameter(torch.ones(dim)) self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(dim)) def forward(self, x): return self.alpha * x + self.beta # MLP on channels class Mlp(nn.Module): def __init__(self, dim): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(dim, 4 * dim) self.act = nn.GELU() self.fc2 = nn.Linear(4 * dim, dim) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.fc2(x) return x # ResMLP blocks: a linear between patches + a MLP to process them independently class ResMLP_BLocks(nn.Module): def __init__(self, nb_patches ,dim, layerscale_init): super().__init__() self.affine_1 = Affine(dim) self.affine_2 = Affine(dim) self.linear_patches = nn.Linear(nb_patches, nb_patches) #Linear layer on patches self.mlp_channels = Mlp(dim) #MLP on channels self.layerscale_1 = nn.Parameter(layerscale_init * torch.ones((dim))) #LayerScale self.layerscale_2 = nn.Parameter(layerscale_init * torch.ones((dim))) # parameters def forward(self, x): res_1 = self.linear_patches(self.affine_1(x).transpose(1,2)).transpose(1,2)) x = x + self.layerscale_1 * res_1 res_2 = self.mlp_channels(self.affine_2(x)) x = x + self.layerscale_2 * res_2 return x # ResMLP model: Stacking the full network class ResMLP_models(nn.Module): def __init__(self, dim, depth, nb_patches, layerscale_init, num_classes): super().__init__() self.patch_projector = Patch_projector() self.blocks = nn.ModuleList([ ResMLP_BLocks(nb_patches ,dim, layerscale_init) for i in range(depth)]) self.affine = Affine(dim) self.linear_classifier = nn.Linear(dim, num_classes) def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape x = self.patch_projector(x) for blk in self.blocks: x = blk(x) x = self.affine(x) x = x.mean(dim=1).reshape(B,-1) #average pooling return self.linear_classifier(x)
走来走去，怕是最后都要走回当年提取局部patch的斑点或者特征点，再用各种编码方式进行aggregate的老路了。
BoW is all you need。
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