vit中mlp block和mlp head区别

### 关于Vision Transformer (ViT) Block 实现及其相关问题 #### ViT Block 的基本结构 Vision Transformer 中的核心组件是 Transformer Block，它主要由多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention, MSA）和前馈网络（Feed Forward Network, FFN）组成。每个 Transformer Block 都会通过残差连接来增强模型的学习能力[^1]。 ```python class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0., attn_drop_rate=0.): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.attn = MultiHeadSelfAttention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop_rate, proj_drop=drop_rate) self.drop_path = DropPath(drop_rate) if drop_rate > 0. else nn.Identity() self.norm2 = nn.LayerNorm(dim) mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio) self.mlp = MLP(in_features=dim, hidden_features=mlp_hidden_dim, out_features=dim, drop=drop_rate) def forward(self, x): x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x))) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x ``` 上述代码展示了如何实现一个标准的 Transformer Block，其中包含了 Layer Normalization 和 Dropout 层以提高模型稳定性。 #### 可能存在的问题及解决方案 ##### 1. **有限的感受野** 基于窗口的自注意力机制可能会导致感受野受限的问题，尤其是在高分辨率输入的情况下。Swin Transformer 提出了移位窗口技术来缓解这一问题，通过引入空间混洗操作扩展局部特征的信息交互范围[^3]。 ##### 2. **计算复杂度** 全图尺度上的自注意力计算量较大，因此 Swin Transformer 将图像划分为不重叠的小窗口，在每个窗口内部执行自注意力运算，从而显著降低计算开销。 ##### 3. **跨阶段信息融合** 为了更好地捕捉全局上下文信息，Swin Transformer 设计了逐级下采样的策略，使得每一阶段都能获得不同层次的空间表示[^2]。 #### 示例：Swin Transformer中的Transformer Block调整 以下是针对 Swin Transformer 特定需求修改后的 Transformer Block： ```python class SwinTransformerBlock(TransformerBlock): def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads, window_size, shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., norm_layer=nn.LayerNorm): super(SwinTransformerBlock, self).__init__(dim, num_heads, mlp_ratio, qkv_bias, drop, attn_drop) self.input_resolution = input_resolution self.window_size = window_size self.shift_size = shift_size assert 0 <= self.shift_size < self.window_size, "shift_size must in 0-window_size" # Window partition and merge functions self.attn_mask = None def forward(self, x): H, W = self.input_resolution B, L, C = x.shape assert L == H * W, f"Input feature has wrong size {L}, expected {H*W}" shortcut = x x = self.norm1(x) # Partition windows x_windows = window_partition(x.view(B, H, W, C), self.window_size).view(-1, self.window_size*self.window_size, C) # Apply shifted attention mask during training phase only when necessary. if self.shift_size > 0: attn_mask = generate_attn_mask(self.input_resolution, self.window_size, self.shift_size, device=x.device) else: attn_mask = None # Perform multi-head self-attention with optional masking attn_windows = self.attn(x_windows, mask=attn_mask)[0].view(-1, self.window_size, self.window_size, C) # Merge windows back into original shape shifted_x = window_reverse(attn_windows, self.window_size, H, W).view(B, H * W, C) # Reverse cyclic shift before residual connection if self.shift_size > 0: x = torch.roll(shifted_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2)) else: x = shifted_x # Residual connection followed by normalization & feedforward network layers as usual x = shortcut + self.drop_path(x) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x ``` 此版本增加了对窗口划分、移位以及反向移位的支持，适用于更复杂的视觉任务场景。 ---

### Vision Transformer (ViT) 模型架构 #### 图像特征嵌入模块 Vision Transformer(ViT)[^3] 将输入图像分割成固定大小的 patches，这些patches被线性投影到D维向量空间中形成序列化数据。为了使模型能感知到像素间的相对或绝对位置关系，在此阶段还会加上一维的位置编码。 #### Transformer 编码器模块 接着上述得到的一系列带有位置信息的token会被送入多个堆叠的标准Transformer编码器层内进行处理。每一层都包含了多头自注意机制(Multi-head Self-Attention, MSA)，以及随后的前馈神经网络(Feed Forward Network, FFN)。这种结构允许 ViT 学习全局依赖性和复杂的模式识别能力[^1]。 ```python class EncoderBlock(nn.Module): def __init__(self, d_model=768, nhead=12, dim_feedforward=3072, dropout=0.1): super().__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) # ...其余初始化代码... def forward(self, src): # 实现Encoder Block逻辑 pass ``` #### MLP 分类模块 最后，在经过一系列编码操作之后，会附加一个额外的学习类别标签的特殊 token ([CLS]) 到 patch 序列之前，并通过平均池化或者取 [CLS] 的输出作为整个图片表征来完成最终的任务——比如在此处提到的例子中就是用于区分猫和狗两种动物类型的二元分类问题。 ### 应用实例：猫狗分类任务中的调整 对于特定应用场景下的微调工作来说，可以依据实际需求对原始 ViT 架构做出适当修改。例如当面对猫狗这样的目标对象时，可能需要考虑重新设定 Patch Size 来适应不同物种间外观差异较大的情况；而在顶层则通常采用简单的全连接层实现二分类功能。 此外，考虑到资源消耗等因素的影响，还可以选用预训练好的具有较小参数规模的基础版本（如 ViT-Base），以此为基础开展迁移学习实践[^2]。