本文是谷歌大脑的研究员(原ViT团队)在网络架构设计方面挖的新坑：MLP-Mixer。无需卷积、注意力机制，MLP-Mixer仅需MLP即可达到与CNN、Transformer相媲美的性能。比如，在JFT-300M数据集预训练+ImageNet微调后，所提Mixer-H/14取得87.94%的top1精度。尽管所提方法性能并未达到最优，但本文的目的并不在于达成SOTA结果，而在于表明：简简单单的MLP模型即可取得与当前最佳CNN、注意力模型相当的性能。
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