編譯 |凱隱 出品 | AI科技大本營(yíng)（ID:rgznai100）

Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意義的模型，同時(shí)也是語(yǔ)言AI革命的關(guān)鍵技術(shù)。在此之前的SOTA模型都是以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)（RNN, LSTM等）。從本質(zhì)上來(lái)講，RNN是以串行的方式來(lái)處理數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)到NLP任務(wù)上，即按照句中詞語(yǔ)的先后順序，每一個(gè)時(shí)間步處理一個(gè)詞語(yǔ)。

相較于這種串行模式，Transformer的巨大創(chuàng)新便在于并行化的語(yǔ)言處理：文本中的所有詞語(yǔ)都可以在同一時(shí)間進(jìn)行分析，而不是按照序列先后順序。為了支持這種并行化的處理方式，Transformer依賴(lài)于注意力機(jī)制。注意力機(jī)制可以讓模型考慮任意兩個(gè)詞語(yǔ)之間的相互關(guān)系，且不受它們?cè)谖谋拘蛄兄形恢玫挠绊?。通過(guò)分析詞語(yǔ)之間的兩兩相互關(guān)系，來(lái)決定應(yīng)該對(duì)哪些詞或短語(yǔ)賦予更多的注意力。

相較于RNN必須按時(shí)間順序進(jìn)行計(jì)算，Transformer并行處理機(jī)制的顯著好處便在于更高的計(jì)算效率，可以通過(guò)并行計(jì)算來(lái)大大加快訓(xùn)練速度，從而能在更大的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。例如GPT-3(Transformer的第三代)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大約包含5000億個(gè)詞語(yǔ)，并且模型參數(shù)量達(dá)到1750億，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了現(xiàn)有的任何基于RNN的模型。

現(xiàn)有的各種基于Transformer的模型基本只是與NLP任務(wù)有關(guān)，這得益于GPT-3等衍生模型的成功。然而，最近ICLR 2021的一篇投稿文章開(kāi)創(chuàng)性地將Transformer模型跨領(lǐng)域地引用到了計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中，并取得了不錯(cuò)地成果。這也被許多AI學(xué)者認(rèn)為是開(kāi)創(chuàng)了CV領(lǐng)域的新時(shí)代，甚至可能完全取代傳統(tǒng)的卷積操作。 其中，Google的Deepmind 研究科學(xué)家Oriol Vinyals的看法很直接：告別卷積。 以下為該論文的詳細(xì)工作：

基本內(nèi)容 Transformer的核心原理是注意力機(jī)制，注意力機(jī)制在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)主要以矩陣乘法計(jì)算為基礎(chǔ)，這意味著可以通過(guò)并行化來(lái)加快計(jì)算速度，相較于只能按時(shí)間順序進(jìn)行串行計(jì)算的RNN模型而言，大大提高了訓(xùn)練速度，從而能夠在更大的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。 此外，Transformer模型還具有良好的可擴(kuò)展性和伸縮性，在面對(duì)具體的任務(wù)時(shí)，常用的做法是先在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，然后在指定任務(wù)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。并且隨著模型大小和數(shù)據(jù)集的增長(zhǎng)，模型本身的性能也會(huì)跟著提升，目前為止還沒(méi)有一個(gè)明顯的性能天花板。

Transformer的這兩個(gè)特性不僅讓其在NLP領(lǐng)域大獲成功，也提供了將其遷移到其他任務(wù)上的潛力。此前已經(jīng)有文章嘗試將注意力機(jī)制應(yīng)用到圖像識(shí)別任務(wù)上，但他們要么是沒(méi)有脫離CNN的框架，要么是對(duì)注意力機(jī)制進(jìn)行了修改，導(dǎo)致計(jì)算效率低，不能很好地實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算加速。因此在大規(guī)模圖片分類(lèi)任務(wù)中，以ResNet為基本結(jié)構(gòu)的模型依然是主流。

這篇文章首先嘗試在幾乎不做改動(dòng)的情況下將Transformer模型應(yīng)用到圖像分類(lèi)任務(wù)中，在 ImageNet 得到的結(jié)果相較于 ResNet 較差，這是因?yàn)門(mén)ransformer模型缺乏歸納偏置能力，例如并不具備CNN那樣的平移不變性和局部性，因此在數(shù)據(jù)不足時(shí)不能很好的泛化到該任務(wù)上。然而，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量得到提升時(shí)，歸納偏置的問(wèn)題便能得到緩解，即如果在足夠大的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行與訓(xùn)練，便能很好地遷移到小規(guī)模數(shù)據(jù)集上。 在此基礎(chǔ)上，作者提出了Vision Transformer模型。下面將介紹模型原理。

模型原理 該研究提出了一種稱(chēng)為Vision Transformer(ViT)的模型，在設(shè)計(jì)上是盡可能遵循原版Transformer結(jié)構(gòu)，這也是為了盡可能保持原版的性能。 雖然可以并行處理，但Transformer依然是以一維序列作為輸入，然而圖片數(shù)據(jù)都是二維的，因此首先要解決的問(wèn)題是如何將圖片以合適的方式輸入到模型中。本文采用的是切塊 + embedding的方法，如下圖：

首先將原始圖片劃分為多個(gè)子圖（patch），每個(gè)子圖相當(dāng)于一個(gè)word，這個(gè)過(guò)程也可以表示為：

其中x是輸入圖片，xp則是處理后的子圖序列，P2則是子圖的分辨率，N則是切分后的子圖數(shù)量（即序列長(zhǎng)度），顯然有。由于Transformer只接受1D序列作為輸入，因此還需要對(duì)每個(gè)patch進(jìn)行embedding，通過(guò)一個(gè)線性變換層將二維的patch嵌入表示為長(zhǎng)度為D的一維向量，得到的輸出被稱(chēng)為patch嵌入。 ? 類(lèi)似于BERT模型的[class] token機(jī)制，對(duì)每一個(gè)patch嵌入，都會(huì)額外預(yù)測(cè)一個(gè)可學(xué)習(xí)的嵌入表示，然后將這個(gè)嵌入表示在encoder中的最終輸出()作為對(duì)應(yīng)patch的表示。在預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)階段，分類(lèi)頭都依賴(lài)于。 ? 此外還加入了位置嵌入信息（圖中的0，1，2，3…），因?yàn)樾蛄谢膒atch丟失了他們?cè)趫D片中的位置信息。作者嘗試了各種不同的2D嵌入方法，但是相較于一般的1D嵌入并沒(méi)有任何顯著的性能提升，因此最終使用聯(lián)合嵌入作為輸入。 ? 模型結(jié)構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)的Transformer相同（如上圖右側(cè)），即由多個(gè)交互層多頭注意力（MSA）和多層感知器（MLP）構(gòu)成。在每個(gè)模塊前使用LayerNorm，在模塊后使用殘差連接。使用GELU作為MLP的激活函數(shù)。整個(gè)模型的更新公式如下：

其中(1)代表了嵌入層的更新，公式（2）和（3）則代表了MSA和MLP的前向傳播。 此外本文還提出了一種直接采用ResNet中間層輸出作為圖片嵌入表示的方法，可以作為上述基于patch分割方法的替代。

模型訓(xùn)練和分辨率調(diào)整 和之前常用的做法一樣，在針對(duì)具體任務(wù)時(shí)，先在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，然后根據(jù)具體的任務(wù)需求進(jìn)行微調(diào)。這里主要是更換最后的分類(lèi)頭，按照分類(lèi)數(shù)來(lái)設(shè)置分類(lèi)頭的參數(shù)形狀。此外作者還發(fā)現(xiàn)在更高的分辨率進(jìn)行微調(diào)往往能取得更好的效果，因?yàn)樵诒３謕atch分辨率不變的情況下，原始圖像分辨率越高，得到的patch數(shù)越大，因此得到的有效序列也就越長(zhǎng)。

對(duì)比實(shí)驗(yàn)4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 首先作者設(shè)計(jì)了多個(gè)不同大小的ViT變體，分別對(duì)應(yīng)不同的復(fù)雜度。

數(shù)據(jù)集主要使用ILSVRC-2012，ImageNet-21K，以及JFT數(shù)據(jù)集。 4.2 與SOTA模型的性能對(duì)比 首先是和ResNet以及efficientNet的對(duì)比，這兩個(gè)模型都是比較有代表的基于CNN的模型。

其中ViT模型都是在JFT-300M數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。從上表可以看出，復(fù)雜度較低，規(guī)模較小的ViT-L在各個(gè)數(shù)據(jù)集上都超過(guò)了ResNet，并且其所需的算力也要少十多倍。ViT-H規(guī)模更大，但性能也有進(jìn)一步提升，在ImageNet, CIFAR,Oxford-IIIT, VTAB等數(shù)據(jù)集上超過(guò)了SOTA，且有大幅提升。 作者進(jìn)一步將VTAB的任務(wù)分為多組，并對(duì)比了ViT和其他幾個(gè)SOTA模型的性能：

可以看到除了在Natrual任務(wù)中ViT略低于BiT外，在其他三個(gè)任務(wù)中都達(dá)到了SOTA，這再次證明了ViT的性能強(qiáng)大。 4.3 不同預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)性能的影響 預(yù)訓(xùn)練對(duì)于該模型而言是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，預(yù)訓(xùn)練所用數(shù)據(jù)集的規(guī)模將影響模型的歸納偏置能力，因此作者進(jìn)一步探究了不同規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)性能的影響：

上圖展示了不同規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（橫軸）對(duì)不同大小的模型的性能影響，注意微調(diào)時(shí)的數(shù)據(jù)集固定為ImageNet?？梢钥吹綄?duì)大部分模型而言，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模越大，最終的性能越好。并且隨著數(shù)據(jù)集的增大，較大的ViT模型（ViT-H/14）要由于較小的ViT模型（ViT-L）。 此外，作者還在不同大小的JFT數(shù)據(jù)集的子集上進(jìn)行了模型訓(xùn)練：

可以發(fā)現(xiàn)ViT-L對(duì)應(yīng)的兩個(gè)模型在數(shù)據(jù)集規(guī)模增大時(shí)有非常明顯的提升，而ResNet則幾乎沒(méi)有變化。這里可以得出兩個(gè)結(jié)論，一是ViT模型本身的性能上限要優(yōu)于ResNet,這可以理解為注意力機(jī)制的上限高于CNN。二是在數(shù)據(jù)集非常大的情況下，ViT模型性能大幅超越ResNet, 這說(shuō)明在數(shù)據(jù)足夠的情況下，注意力機(jī)制完全可以代替CNN，而在數(shù)據(jù)集較小的情況下（10M），卷積則更為有效。 除了以上實(shí)驗(yàn)，作者還探究了ViT模型的遷移性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明不論是性能還是算力需求，ViT模型在進(jìn)行遷移時(shí)都優(yōu)于ResNet。

可視化分析 可視化分析可以幫助我們了解ViT的特征學(xué)習(xí)過(guò)程。顯然，ViT模型的注意力一定是放在了與分類(lèi)有關(guān)的區(qū)域：

總結(jié) 本文提出的基于patch分割的圖像解釋策略，在結(jié)合Transformer的情況下取得了非常好的效果，這為CV領(lǐng)域的其他研究提供了一個(gè)很好的思路。此外，接下來(lái)應(yīng)該會(huì)出現(xiàn)許多基于這篇工作的研究，進(jìn)一步將這一劃時(shí)代的模型應(yīng)用到更多的任務(wù)上，例如目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割、行為識(shí)別等等。此外，也會(huì)出現(xiàn)針對(duì)patch分割策略的改進(jìn)，來(lái)進(jìn)一步提高模型性能。

原文標(biāo)題：告別 CNN？一張圖等于 16x16 個(gè)字，計(jì)算機(jī)視覺(jué)也用上 Transformer 了

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