MLP-Mixer中文名

MLP-Mixer的中文名为多层感知机混合器。它是一种用于图像分类任务的深度学习模型，通过组合多个多层感知机（MLP）模块来实现特征提取和表示学习。每个MLP模块由两个关键操作组成：全局平均池化和多层感知机。全局平均池化用于提取图像的全局特征，而多层感知机则用于对这些特征进行非线性变换和组合。通过堆叠多个MLP模块，MLP-Mixer可以学习到更复杂的图像表示，从而提高分类性能。