文章MLP-Mixer 代码维度问题

Question

model = MLPMixer(in_channels=3, dim=512, num_classes=1000, patch_size=16, image_size=224, depth=2, token_dim=256,channel_dim=2048)



  self.to_patch_embedding = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, dim, patch_size, patch_size),
            Rearrange('b c h w->b (h w) c')
        )

这里想问一下 dim ,token_dim,channel_dim 的数值是真么来的

Answer 1

在MLP-Mixer中，原始图像会被分割成多个不重叠的补丁，每个补丁会被展平为一个向量，然后输入到网络中。维度问题可能包括：

输入维度：
    输入图像的维度通常是 (H, W, C)，其中 H 是高度，W 是宽度，C 是通道数（对于RGB图像通常是3）。
    补丁大小决定了每个补丁向量的维度，例如，如果补丁大小为 (P, P, C)，那么每个补丁展平后的向量维度就是 P * P * C。

序列长度：
    MLP-Mixer将图像视为一系列补丁的序列，序列长度等于图像被分割后的补丁数量，例如，若图像大小为 (H, W)，补丁大小为 (P, P)，不考虑边界效应，则序列长度大约为 (H/P) * (W/P)。

隐藏层维度：
    MLP-Mixer中每个MLP模块的隐藏层维度是可以自定义的，通常标记为 hidden_size。在混合（Mixing）MLP中，输入补丁序列的每个元素会经过隐藏层的变换，隐藏层的维度不同于输入和输出维度。

输出维度：
    输出维度通常与输入维度相同，即补丁序列经过网络处理后，仍保持相同的维度，只是每个补丁的特征表示得到了更新。

在实际代码实现中，确保输入数据的预处理（如 patchify 和展平操作）正确，并且在网络架构定义时设置好各个MLP层的输入输出维度，是非常关键的，这样才能确保模型正确地处理和学习图像数据。