mlp-mixer优点

MLP-Mixer是一种新颖的图像分类模型，相对于传统的卷积神经网络（CNN）具有以下优点：

1. 更好的泛化能力：MLP-Mixer采用矩阵乘法代替卷积操作，使其更加灵活，可以适应不同分辨率和大小的图像。因此，它在处理大规模数据时具有更好的泛化能力。

2. 更少的参数：由于MLP-Mixer采用全连接层代替卷积层，因此需要的参数更少。这使得模型更加轻量化，可以在较低的计算资源下运行。

3. 更好的可解释性：MLP-Mixer的结构简单明了，易于理解。由于采用全连接层，使得模型的每一个输出都可以直接与输入特征进行对应，这使得模型的预测过程更加可解释。

4. 更好的性能：在ImageNet上的实验表明，MLP-Mixer在一些重要的指标上优于目前最先进的卷积神经网络模型，如EfficientNet和ResNet。这表明MLP-Mixer在图像分类任务上具有很大的潜力。