谷歌大脑最新操作玩“复古”：不用卷积注意力，图像分类接近SOTA
发布时间：2026-11-16 作者：玩站小弟 
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谷歌大脑的视觉Transformer团队（ViT），大脑搞了个复古操作。
他们不用卷积神经网络（CNN）、也不用Transform最新er，仅凭最早的AI视觉任务采用的多层感知机（MLP）结构，就实现了接近操作SOTA的性能，更是在ImageNet图像分类任务上取得了87玩“.94%的准确率。
这个架构名为MLP-Mixer，采用两种不同类型的复古MLP层，可以看做是一个特殊的CNN，使用 1×1卷积进行通道混合（”：按位操作），同时全感受野和参数共享的的单通道深度卷积进行字符混合不用（跨位操作）。
在JFT-300M数据集上预训练、微调到224分卷积辨率的Mixer-H/14版本取得了86.32%的准确率，比SO注意TA模型ViT-H/14仅低0.3%，但运行速度是其2.2倍。
论文地力，址：
https://arxiv.org/abs/2105.016图像01
项目地址：
https://github.com/googl分类e-research/vision_transformer/tr接近ee/linen
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