MLP回归，无需卷积、自注意力，纯多层感知机视觉架构媲美CNN、ViT

点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标精彩内容不迷路机器之心报道当前，卷积神经网络（CNN）和基于自注意力的网络（如近来大火的 ViT）是计算机视觉领域的主流选择，但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步。近日，来自谷歌大脑的研究团队（原 ViT 团队）提出了一种舍弃卷积和自注意力且完全使用多层感知机（MLP）的视觉网络架构，在设计上非常简单，并且在 ImageNet 数据集上实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。计算机视觉的发展史证明，规模更大的数据集加上更强的计算能力往往能够促成范式转变。虽然卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的标准，但最近一段时间，基于自注意力层的替代方法 Vision Transformer（ViT）实现新的 SOTA 性能。从技术上讲，ViT ………………………………