mlp-mixer优点

MLP-Mixer是一种基于全局平均池化（GAP）的图像分类模型，它的优点如下：

1. 更好的特征提取：MLP-Mixer使用了多层感知机（MLP）来对输入进行特征提取。这种方法可以更好地捕捉输入中的局部和全局特征，从而提高了模型的性能。

2. 更少的参数：相比于其他图像分类模型（如ResNet和EfficientNet），MLP-Mixer有更少的参数，这使得它更容易训练和部署。

3. 更好的可解释性：MLP-Mixer的结构非常简单，每个层都只包含一个全局平均池化和一个全连接层。这使得模型的输出更容易解释和理解。

4. 更好的泛化能力：由于MLP-Mixer使用了全局平均池化，它对输入的变化具有更好的适应性，从而提高了模型的泛化能力。

总之，MLP-Mixer是一种简单、高效、可解释和泛化能力强的图像分类模型。