带你读Paper丨分析ViT尚存问题和相对应的解决方案

摘要:针对ViT现状,分析ViT尚存问题和相对应的解决方案,和相关论文idea汇总。

本文分享自华为云社区《【ViT】目前Vision Transformer遇到的问题和克服方法的相关论文汇总》,作者:苏道 。

首先来看ViT始祖级论文:

An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale

论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.11929
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他使用全Transformer结构,将图像区域划分为一个个小方块作为Patch作为输入。左图是ViT的总体架构,右边是Transformer Encoder中每个Block的外形。我们可以看到,他基本就是原始Transformer的结构,除了他把norm放在前面,有文章表明norm放在前面更加容易训练一点。

使用Transformer可以在每一层都得到图片的全局信息,但是他也不是十全十美的,他有以下的这些缺点:

1、数据需求量大: Self-Attention归纳偏置能力较CNN弱。归纳偏置怎么说呢,就是模型对没遇到的数据做的一些假设,CNN具有空间不变性的假设,所以他可以用一个权重去滑窗处理整个特征图,而RNN具有时间不变性的假设。但是Self-Attetnion没有这些假设,所以他需要更多的数据去自动学习到这些假设,但是这样有一个好处就是可能学到的假设会更灵活一些。

那针对这个问题,我们可以使用一个CNN网络作为Teacher网络,添加蒸馏损失去帮助他学习。

Patch Embedding本质是一个卷积核与滑动步长都为Patch size的大卷积和,想Vit为16的卷积核,那肯定是不够稳定的,所以后来的一些研究会使用几个卷积与池化相结合或者干脆前几个block是残差块的方式来代替。

2、计算量大:计算复杂度与token的平方相关,如果输入特征图为56*56的特征图,那么会涉及3000+长宽的矩阵运算,计算量很大,同时在原始Transformer计算过程中token数以及hidden size保持不变,所以后来的研究者采用了几个方法是解决计算量大的问题。参考resnet结构使用金字塔的结构,越高层的token数量越少;使用局部窗口sa,分别考虑特征图的一部分做sa,再想办法把这些局部信息进行交互;使用卷积来代替fc,以减少参数;在生成Q,K,V过程中,对K,V的特征图或者是token做池化,减少计算复杂度。

3、堆叠层数数量受限:存在过度平滑问题,不同的Block之间的相似性随着模型的加深而增加;不同token之间的相似性随着随着模型的加深而增加。解决方法主要是增大hidden size,不过这个方法参数增加量也会很大;在注意力图softmex前后,在head维度进行线性变换以增加信息交互,增加注意力图的多样性;在深层dropout增大以增加特征的多样性;或者增加相似度惩罚损失项。

4、模型本身无法编码位置:那就需要各种各样的位置编码,以下列出了一些位置编码,有固定的与可学习的,有绝对的和相对的,还有利用卷积的特性使用卷积去作为位置编码的。

具体可见下表
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上述改进点相关论文大家可以查下表:
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