vit中mlp block和mlp head区别
时间: 2023-10-15 11:03:13 浏览: 88
MLP Block 和 MLP Head 都是 Vision Transformer(ViT)中的组成部分,但它们的作用不同。MLP Block 主要用于提取图像特征,包含两个全连接层和激活函数,可以将输入的图像信息转化为高维特征向量。而 MLP Head 则用于分类任务,在特征提取后,将特征向量输入一个全连接层进行分类预测。简单来说,MLP Block 是特征提取器,MLP Head 是分类器。
相关问题
vit 中的MLP Head
在 Vision Transformer (ViT) 中,MLP Head 是用于将 Transformer 编码器的输出转换为分类或回归任务所需输出的一种方法。MLP Head 通常由两个全连接层组成,其中第一个全连接层通常被称为投影层,将 Transformer 编码器的输出降维到一个较小的维度,第二个全连接层通常被称为分类层,将投影层的输出映射到所需的输出空间,例如分类任务的类别数。这种架构被证明在图像分类等任务中非常有效,它也可以被应用于其他类型的视觉任务。
vit transformer中mlp层代码
在 ViT(Vision Transformer)中,MLP (Multilayer Perceptron) 层被称为 `MlpBlock`,它由两个线性变换(Linear)和一个激活函数(GELU)组成。以下是 `MlpBlock` 的 PyTorch 实现代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MlpBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_features, mlp_ratio=4.0):
super(MlpBlock, self).__init__()
hidden_features = int(in_features * mlp_ratio)
self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, in_features)
self.act_fn = nn.GELU()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.act_fn(x)
x = self.fc2(x)
x = F.dropout(x, p=0.1)
x = x + input
return x
```
在上面的代码中,`in_features` 指的是输入特征的维度,`mlp_ratio` 是一个超参数,它控制了隐藏层的大小(即第一个线性变换的输出维度)相对于输入特征的大小。`MlpBlock` 的 `forward` 方法首先对输入数据进行第一个线性变换,然后通过激活函数(GELU)进行非线性变换,再进行第二个线性变换。之后,还进行了一个 dropout 操作,最后将该层的输出与输入相加并返回。这里的相加是指残差连接(Residual Connection),它有助于提高模型的训练效果。