self-attention竟然没用？

众所周知，transformer已经不止火在nlp了，ViT(如下图所示)也大有取代CNN之势。我们认知中transformer最重要的部分莫过于多头的self-attention机制了，该机制发掘不同token之间的空间信息联系。这篇论文提出了一个更简单的架构，gMLP，使用gating机制，达到和transformer在nlp或者计算机视觉一样的效果。

MLP也是L层block堆积而成(如下图所示)，输入为X(n*d)，n的长度，维度是d，每个block定义如下：

U和V就是图中Channel Proj，对embeddings做线性映射，类似transformer中的FFNs，激活函数用的GeLU，s函数表示的是spatial gating unit，该block在预训练或finetune的方式和transformer并无区别，重要的就是用s函数替代了multi-head self-attention去挖掘不同tokens之间的关系。

为了使得spatial gating unit具备挖掘不同token之间的关系的能力，必须对空间维度有收缩的操作，最简单的就是做个线性映射：

W是n*n维度的矩阵，这里就不像self-attention，W是随着Z动态变化的，而且W是独立于输入的embedding的，所以s函数定义如下：

论文里表示为了训练稳定性，W初始化接近0并且b初始化为1，这样fw,b(Z)基本都等于1，所以一开始s(Z)就接近Z，在训练过程中逐步注入空间信息。论文还对fw,b的输入做了标准化，采用SGU可以使得该block的表现类似transformer。

结果表明，没有self-attention的模型可以像用于图像分类的transformer一样有效地处理数据。事实上，当模型被适当地正则化时，它们的准确度似乎与模型capacity相关，而不是与自注意机制相关。此外，gMLP很好的平衡了参数，准确率，以及模型性能。

参考文献：https://arxiv.org/pdf/2105.08050.pdf

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