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转自：新智元

金秋十月，又到了ICLR截稿的季节！

一篇「Patches are all you need」横空出世。

堪称ICLR 2022的爆款论文，从国外一路火到国内。

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知乎热搜

这篇标题里不仅有「划掉」还有「表情」的论文，正文只有4页！

https://openreview.net/pdf?id=TVHS5Y4dNvM

此外，作者还特地在文末写了个100多字的小论文表示：「期待更多内容？并没有。我们提出了一个非常简单的架构和观点：patches在卷积架构中很好用。四页的篇幅已经足够了。」

这……莫非又是「xx is all you need」的噱头论文？

你只需要PATCHES

这个特立独行的论文在一开篇的时候，作者就发出了灵魂拷问：「ViT的性能是由于更强大的Transformer架构，还是因为使用了patch作为输入表征？」

众所周知，卷积网络架构常年来占据着CV的主流，不过最近ViT（Vision Transformer）架构则在许多任务中的表现出优于经典卷积网络的性能，尤其是在大型数据集上。

然而，Transformer中自注意力层的应用，将导致计算成本将与每张图像的像素数成二次方扩展。因此想要在CV任务中使用Transformer架构，则需要把图像分成多个patch，再将它们线性嵌入 ，最后把Transformer直接应用于patch集合。

在本文中作者提出了一个极其简单的模型：ConvMixer，其结构与ViT和更基本的MLP-Mixer相似，直接以patch作为输入，分离了空间和通道维度的混合，并在整个网络中保持同等大小和分辨率。不同的是，ConvMixer只使用标准的卷积来实现混合步骤。

作者表示，通过结果可以证明ConvMixer在类似的参数量和数据集大小方面优于ViT、MLP-Mixer和部分变种，此外还优于经典的视觉模型，如ResNet。

ConvMixer模型

ConvMixer由一个patch嵌入层和一个简单的完全卷积块的重复应用组成。

大小为p和维度为h的patch嵌入可以实现输入通道为c、输出通道为h、核大小为p和跨度为p的卷积。

ConvMixer模块包括depthwise卷积（组数等于通道数h的分组卷积）以及pointwise卷积（核大小为1×1）。每个卷积之后都有一个激活函数和激活后的BatchNorm：

在多次应用ConvMixer模块后，执行全局池化可以得到一个大小为h的特征向量，并在之后将其传递给softmax分类器。

ConvMixer的实例化取决于四个参数：

1. 「宽度」或隐藏维度h（即patch嵌入的维度）

2. 「深度」或ConvMixer层的重复次数d

3. 控制模型内部分辨率的patch大小p

4. 深度卷积层的核大小k

作者将原始输入大小n除以patch大小p作为内部分辨率。此外，ConvMixers支持可变大小的输入。

实验结果

在CIFAR-10上较小规模的实验表明，ConvMixers在只有0.7M参数的情况下达到了96%以上的准确率，证明了卷积归纳偏差的数据有效性。

不使用任何预训练或额外数据的情况下，在ImageNet-1k中评估对ConvMixers。将ConvMixer添加到timm框架中，并使用几乎标准的设置进行训练：默认的timm增强、RandAugment、mixup、CutMix、随机删除和梯度标准裁剪。此外，还使用了AdamW优化器和一个简单的triangular学习率时间表。

由于算力有限，模型没有在ImageNet上进行超参数调整，而且训练的epochs比竞争对手少。因此，作者表示，论文中提出的准确率可能低估了模型的能力。（是的没看错，原文就是underestimate）

结果表明，具有52M参数的ConvMixer-1536/20可以在ImageNet上达到81.4%的最高精确度，具有21M参数的ConvMixer-768/32可以达到80.2%。

此外，ConvMixer-768/32使用的参数仅为ResNet-152的三分之一，但其准确度与之类似。

在224×224的ImageNet-1k上训练和评估

更宽的ConvMixer可以在更少的epochs下就实现收敛，但对内存和计算的要求更加苛刻。当ConvMixer的卷积核更大时，效果也更好。ConvMixer-1536/20在将核大小从k=9减少到k=3时，准确性下降了≈1%。

在实验中，拥有更小patch的ConvMixers的性能更好，作者表示这是因为较大的patch需要更深的ConvMixers。

ConvMixer-1536/20的性能优于ResNet-152和ResMLP-B24，而且参数要少得多，并且与DeiT-B的性能接近。

然而，ConvMixer的推理速度大大低于竞争对手，这可能是由于其较小的patch；超参数的调整和优化可以缩小这一差距。

算法实现

网友评论

对着标题玩梗肯定是少不了的。

Chinese philosophy is all you need

Money is all you need

对此，来自华科的网友@小小将认为这篇论文实在是「名不副实」。

一位网友疯狂拆穿，认为这篇论文「吹水」得过于明显了。

甚至表示：「任何一个ViT、MLP、ResNet模型通过增大输入的patch分辨率，在把计算量提到这么大之后，性能都能比这更好。」

@陈小小表示，通篇只比参数量，不比计算量。与同精度的ResNet相比，吞吐量差得离谱。

当然了，该论文提到的ConvMixer如此简洁优雅，还是有一队网友轮番夸赞的。

@殷卓文表示，这是一篇「漂亮得不讲道理」的论文，堪称完美。

结构是常规的结构，不用调参，效果又好，怎能不香呢？

此外，也回答了之前一位网友指出的问题：「这篇论文减小patchsize，相当于增大输入token size，与vit等方法是不公平的比较。同时这篇文章的方法实际运行速度慢（throughput）。」

特斯拉AI高级总监Andrej Karpathy也赞叹道：「我被新的 ConvMixer 架构震撼了。」

对于网上这些争论，@陀飞轮表示，主要是「深度学习的控制变量都不是严格的控制变量」这个问题所造成的。

参考资料：

https://www.zhihu.com/question/492712118

https://openreview.net/pdf?id=TVHS5Y4dNvM

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