生成AIを用いてMLP-Mixerの論文「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision (2021)」を読んでみた

Last updated at 2025-03-22Posted at 2024-09-18

はじめに

生成AIを用いてMLP-Mixerの論文「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision」の内容を(なるべく)把握してみました。(生成AIが)論文の記載内容を始めから最後まで読んで、実際にどのような記載があるのかを把握します。

(論文の分かりやすい解説記事は見るのですが、実際の論文までチェックしないので、生成AIを使って内容を把握してみました。)

MLP-Mixerは、MLPのみを使用し(CNNもTransformerも使わず)、ほぼ3倍の速度で大規模なデータセットでのトレーニングができ、最先端のモデル（ViTやBiT）と比較して同様の結果・同様の推論コストを達成するものであることが分かりました。また、層内のMLPで、全トークン・全チャネルの間で同じパラメータが使用され、驚くべきことに、このようなパラメータ共有によっても、モデルの性能には悪影響を及ぼさないことが分かりました。(末尾の「分かったこと」章を参照)

以降で、ChatGPTに聞いてみた例を記載します。

他例: 同類の方法を使って読んでみた結果

対象の論文

論文: (MLP-Mixerに関する論文)

[2105.01601] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
https://arxiv.org/abs/2105.01601
(PDF: https://arxiv.org/pdf/2105.01601)

質問時の各章節の区切り部分

論文の中にある各章節を、下記のように区切って、部分毎に生成AIに内容を質問していきます。

Abstract
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1 Introduction
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2 Mixer Architecture
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3 Experiments
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3.1 Main results
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3.2 The role of the model scale
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3.3 The role of the pre-training dataset size
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3.4 Invariance to input permutations
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3.5 Visualization
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4 Related work
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5 Conclusions
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A Things that did not help
A.1 Modifying the token-mixing MLPs
A.2 Fine-tuning
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B Pre-training: hyperparameters, data augmentation and regularization
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C Fine-tuning: hyperparameters and higher image resolution
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D Weight visualizations

生成AIへの質問方法

生成AIを活用して、知りたい記事・論文の1節分(適度な長さ)のテキストをコピー＆ペーストして、その下に質問内容を「①～ ②～ …」と番号付きで書いて、生成AIに渡せば、全質問に一発で的確に回答してくれるので、非常に良好でした。記事全体を読む必要なく、知りたい点の情報だけを収集できます。

生成AIへの質問例:

(論文・記事の各章節を貼り付け)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)

続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

※回答が長くなりそうな場合は、適宜、分けて質問: ①②③④⑤、⑥⑦⑧⑨⑩
※その他、不明点があれば、適宜、追加で質問。

質問内容は、記事・論文を読んでいていつも知りたいと思う点(改良点・工夫点・テクニック・メカニズムの解明)にしています。また、表で比較した方が素早く把握できるので、可能であれば記事を表に変換するようにしています。

論文・記事を貼り付けるテキストの長さは、1節分程度の量にとどめた方が、良い回答が得られました。生成AIの回答の文量が多くなってくると、回答が長くなり過ぎないように、生成AIが勝手に(適度に)端折り始めてしまい、重要な点が回答から抜けてしまう可能性が高くなります。

事前知識

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。

MLP-Mixerについての分かりやすい解説記事(下記)等を事前にチェックして、中核部分の内容をあらかじめ分かっていると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

注意点

論文のテキスト内容だけを貼り付けて、生成AIに質問しています。論文の中の図・表の部分は貼り付けていません。図・表の内容は生成AIの回答には含まれず、別途論文を見る必要があります。

以降で、生成AIの回答内容が読みにくい・分かりづらい場合は、論文の本文でも同じように書かれてあり、論文の本文を読んでも同じように分かりづらいことが多くあります。論文では、既存研究等があるため、多くの説明を省略・一言だけサラッと書かれてある等、同種の研究に取り組む人でなければ、なかなか全容の理解に辿りつくのは難しい側面があります。この点は、生成AIの回答性能が悪いのではなく、論文という性質上、生じるものと考えています。

生成AIに質問

以降で、ChatGPTに実際に聞いてみた例を記載します。

生成AIへの質問＆回答の全容

生成AIへの質問＆回答の全容・詳細:

Abstract

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) Abstract Convolutional Neural Networks (CNNs) are the go-to model for computer vision. Recently, attention-based networks, such as the Vision Transformer, have also become popular. In this paper we show that while convolutions and attention are both sufficient for good performance, neither of them are necessary. We present MLP-Mixer, an architecture based exclusively on multi-layer perceptrons (MLPs). MLP-Mixer contains two types of layers: one with MLPs applied independently to image patches (i.e. “mixing” the per-location features), and one with MLPs applied across patches (i.e. “mixing” spatial information). When trained on large datasets, or with modern regularization schemes, MLP-Mixer attains competitive scores on image classification benchmarks, with pre-training and inference cost comparable to state-of-the-art models. We hope that these results spark further research beyond the realms of well established CNNs and Transformers.1

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この部分では、従来のコンピュータビジョンにおけるCNN（Convolutional Neural Networks）やVision Transformer（注意機構を利用するネットワーク）に代わる新たなアーキテクチャ「MLP-Mixer」について説明している。MLP-MixerはMLP（多層パーセプトロン）だけで構成されたモデルであり、CNNやTransformerがなくても高性能を発揮できることを示している。

要旨

CNNやAttention（Vision Transformer）は高性能なモデルだが、必要不可欠ではないことを示す。
MLP-Mixerというアーキテクチャを提案し、MLPのみで画像分類を行う。
MLP-Mixerは、パッチ単位での特徴を「混合」する層と、空間情報を「混合」する層で構成される。
大規模データセットや現代の正則化技術を用いることで、MLP-Mixerは画像分類ベンチマークで競争力のあるスコアを達成する。
MLP-Mixerは、最先端のモデルと比較して、事前学習および推論のコストが同等であることを示す。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載
MLP-Mixerでは、次の改良点と工夫が見られる:

異なる層で特徴情報と空間情報を分離し、個別に「混合」するという構造により、MLPを用いた効率的な処理を実現している。
大規模データセットや最新の正則化技術を活用し、MLPの欠点を補完している。

③性能が向上した記載
MLP-Mixerは、画像分類ベンチマークにおいて競争力のあるスコアを達成しており、特に大規模データセットを用いた際にCNNやVision Transformerと同等の性能を示している。しかし、具体的な数値や表番号はAbstractには記載がない。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
MLP-Mixerの特徴は、パッチごとにMLPを適用することで局所的な特徴を抽出し、空間情報を別の層で「混合」する点にある。この構造により、AttentionやConvolutionの代わりにMLPだけで十分な性能が得られることが示されている。特に、各パッチを独立して処理することで計算の効率化が図られている。

⑤具体的な処理方法の記載
具体的な処理方法についてはAbstractでは記載がない。詳細なアルゴリズムや手法に関する情報は本文に記載されていると考えられる。

⑥比較の記載
Abstract内には具体的な比較結果の記載はないが、「CNNやAttentionモデルと同等の事前学習および推論コストで競争力のあるスコアを達成」と述べられている。具体的な比較表や数値は本文で確認する必要がある。

1 Introduction

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 1 Introduction As the history of computer vision demonstrates, the availability of larger datasets coupled with in- creased computational capacity often leads to a paradigm shift. While Convolutional Neural Networks (CNNs) have been the de-facto standard for computer vision, recently Vision Transformers [14 ] (ViT), an alternative based on self-attention layers, attained state-of-the-art performance. ViT continues the long-lasting trend of removing hand-crafted visual features and inductive biases from models and relies further on learning from raw data. We propose the MLP-Mixer architecture (or “Mixer” for short), a competitive but conceptually and technically simple alternative, that does not use convolutions or self-attention. Instead, Mixer’s architecture is based entirely on multi-layer perceptrons (MLPs) that are repeatedly applied across either spatial locations or feature channels. Mixer relies only on basic matrix multiplication routines, changes to data layout (reshapes and transpositions), and scalar nonlinearities. Figure 1 depicts the macro-structure of Mixer. It accepts a sequence of linearly projected image patches (also referred to as tokens) shaped as a “patches × channels” table as an input, and maintains this dimensionality. Mixer makes use of two types of MLP layers: channel-mixing MLPs and token-mixing MLPs. The channel-mixing MLPs allow communication between different channels; they operate on each token independently and take individual rows of the table as inputs. The token-mixing MLPs allow communication between different spatial locations (tokens); they operate on each channel independently and take individual columns of the table as inputs. These two types of layers are interleaved to enable interaction of both input dimensions. In the extreme case, our architecture can be seen as a very special CNN, which uses 1×1 convolutions for channel mixing, and single-channel depth-wise convolutions of a full receptive field and parameter sharing for token mixing. However, the converse is not true as typical CNNs are not special cases of Mixer. Furthermore, a convolution is more complex than the plain matrix multiplication in MLPs as it requires an additional costly reduction to matrix multiplication and/or specialized implementation. Despite its simplicity, Mixer attains competitive results. When pre-trained on large datasets (i.e., ∼100M images), it reaches near state-of-the-art performance, previously claimed by CNNs and Transformers, in terms of the accuracy/cost trade-off. This includes 87.94% top-1 validation accuracy on ILSVRC2012 “ImageNet” [ 13]. When pre-trained on data of more modest scale (i.e., ∼1– 10M images), coupled with modern regularization techniques [49, 54 ], Mixer also achieves strong performance. However, similar to ViT, it falls slightly short of specialized CNN architectures.

Figure 1: MLP-Mixer consists of per-patch linear embeddings, Mixer layers, and a classifier head.
Mixer layers contain one token-mixing MLP and one channel-mixing MLP, each consisting of two
fully-connected layers and a GELU nonlinearity. Other components include: skip-connections,
dropout, and layer norm on the channels.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この章では、MLP-Mixerの提案に至る背景と、そのアーキテクチャの詳細について説明している。CNNやVision Transformer（ViT）が主流となっているコンピュータビジョンにおいて、MLP-MixerはMLP（多層パーセプトロン）を用いた単純かつ効果的な代替手法として提案されている。

要旨

大規模データセットと計算力の向上が、コンピュータビジョンにおいて新たなパラダイムシフトをもたらしている。
ViTが自己注意機構を用いるのに対して、MLP-MixerはMLPのみで構成されたシンプルなモデルを提案。
MLP-Mixerは空間情報（トークン）と特徴チャンネルを別々に「混合」する2種類のMLP層を持つ。
CNNやViTのような複雑な計算は必要なく、シンプルな行列乗算やリシェイプ操作のみで動作する。
大規模データセットで事前学習を行うことで、MLP-Mixerは最先端モデルに近い性能を達成。
modestなスケールのデータセットでも優れた性能を発揮するが、特化したCNNには若干劣る。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載
MLP-Mixerの主な工夫点としては、以下が挙げられる:

空間情報（トークン間の相互作用）とチャンネル情報（各トークンの特徴）の相互作用を独立したMLP層で処理することで、効率的な「混合」を実現している。
シンプルな行列乗算とリシェイプ操作を基盤にしているため、複雑な計算を必要としない。
1×1畳み込みやdepth-wise convolutionを利用した類似したアーキテクチャと比較しても、計算コストの低さを強調している。
skip-connections、dropout、layer normを使用することで、モデルの安定性と汎化性能を向上させている (Figure 1)。

③性能が向上した記載
MLP-Mixerは、大規模データセット（約1億枚の画像）で事前学習を行った場合、CNNやViTに近い性能を示している。具体的には、ImageNet（ILSVRC2012）データセットで87.94%のtop-1検証精度を達成している (Figure 1)。また、1–10M枚の画像で事前学習を行った場合も、ViTと同様のスケールで高い性能を示しているが、CNNにはやや劣る。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
MLP-Mixerは、従来のCNNやTransformerのように複雑な計算を必要としないが、トークン混合MLPとチャンネル混合MLPを交互に適用することにより、空間情報と特徴情報を効率的に相互作用させている。このシンプルさが、効率的なトレーニングと推論を可能にしており、特に大規模データセットで優れた性能を発揮する理由となっている。

⑤具体的な処理方法の記載
MLP-Mixerは以下の手順で処理を行う:

入力画像をパッチに分割し、線形埋め込みを適用することで、「パッチ × チャンネル」の形状に変換する。
Mixer層を適用する。Mixer層は、トークン混合MLPとチャンネル混合MLPの2つのMLP層を含む。
- トークン混合MLPは、各チャネルを独立に処理し、異なる空間位置間での情報を交換する。
- チャンネル混合MLPは、各トークンを独立に処理し、異なるチャネル間での情報を交換する。
各MLP層は、2つの全結合層とGELU非線形関数で構成されている。
Skip-connections、Dropout、およびLayer normが各層に適用され、モデルの安定性を高める (Figure 1)。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載

MLP-Mixerの比較に関する記載は、主に他のモデル（CNNやViT）との性能および計算効率に関するものがある。具体的には、以下の違いが示されている:

モデル	パラダイム	性能 (Top-1 accuracy)	計算コスト (前処理/推論)	特徴	図/表番号
CNN	畳み込みを使用	最高水準	高	手作業による特徴抽出が不要だが、複雑な構造	無
ViT	自己注意機構を使用	最高水準	高	自己注意により全体的なパターン学習に優れる	無
MLP-Mixer	MLPのみを使用	87.94% (ImageNet)	低	シンプルな構造、行列乗算とリシェイプのみ	無

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

MLP-Mixerのアーキテクチャに関する詳細や、各層の構成要素を表にまとめることができる:

構成要素	説明	図/表番号
トークン混合MLP	各チャネルを独立に処理し、空間的な相互作用を可能にするMLP。トークンごとの列を入力として処理。	Figure 1
チャンネル混合MLP	各トークンを独立に処理し、特徴チャネル間の相互作用を可能にするMLP。チャネルごとの行を入力として処理。	Figure 1
Skip-connections	層を飛び越えるスキップ接続。モデルの安定性を向上させる。	Figure 1
Dropout	過学習を防止するために用いられる正則化技術。	Figure 1
Layer norm	各層での正規化を行い、学習を安定化させる。	Figure 1
GELU nonlinearity	MLPの活性化関数として使用される。	Figure 1

⑧具体的な数値の記載

以下に具体的な数値を表形式でまとめる:

数値	説明
87.94%	MLP-MixerのImageNet（ILSVRC2012）データセットでのTop-1精度
∼100M枚	MLP-Mixerが事前学習に使用した大規模データセットのサイズ
∼1–10M枚	modestなスケールのデータセットのサイズ

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載

本節には具体的な変数名が記載されていないため、該当なし。

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

Figure 1: MLP-Mixerのアーキテクチャ全体を視覚的に示している。具体的には、トークン混合MLPとチャンネル混合MLPがどのように相互作用し、画像パッチ（トークン）と特徴チャンネルを処理するかを表している。また、skip-connections、dropout、layer normといったモデルの安定化要素も強調されている。

2 Mixer Architecture

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 2 Mixer Architecture Modern deep vision architectures consist of layers that mix features (i) at a given spatial location, (ii) between different spatial locations, or both at once. In CNNs, (ii) is implemented with N × N convolutions (for N > 1) and pooling. Neurons in deeper layers have a larger receptive field [1 , 28 ]. At the same time, 1×1 convolutions also perform (i), and larger kernels perform both (i) and (ii). In Vision Transformers and other attention-based architectures, self-attention layers allow both (i) and (ii) and the MLP-blocks perform (i). The idea behind the Mixer architecture is to clearly separate the per-location (channel-mixing) operations (i) and cross-location (token-mixing) operations (ii). Both operations are implemented with MLPs. Figure 1 summarizes the architecture. Mixer takes as input a sequence of S non-overlapping image patches, each one projected to a desired hidden dimension C. This results in a two-dimensional real-valued input table, X ∈ RS×C . If the original input image has resolution (H, W ), and each patch has resolution (P, P ), then the number of patches is S = HW/P 2. All patches are linearly projected with the same projection matrix. Mixer consists of multiple layers of identical size, and each layer consists of two MLP blocks. The first one is the token-mixing MLP: it acts on columns of X (i.e. it is applied to a transposed input table X>), maps RS 7 → RS , and is shared across all columns. The second one is the channel-mixing MLP: it acts on rows of X, maps RC 7 → RC , and is shared across all rows. Each MLP block contains two fully-connected layers and a nonlinearity applied independently to each row of its input data tensor. Mixer layers can be written as follows (omitting layer indices): U∗,i = X∗,i + W2 σ(W1 LayerNorm(X)∗,i ), for i = 1 . . . C, (1) Yj,∗ = Uj,∗ + W4 σ(W3 LayerNorm(U)j,∗ ), for j = 1 . . . S. Here σ is an element-wise nonlinearity (GELU [16]). DS and DC are tunable hidden widths in the token-mixing and channel-mixing MLPs, respectively. Note that DS is selected independently of the number of input patches. Therefore, the computational complexity of the network is linear in the number of input patches, unlike ViT whose complexity is quadratic. Since DC is independent of the patch size, the overall complexity is linear in the number of pixels in the image, as for a typical CNN. As mentioned above, the same channel-mixing MLP (token-mixing MLP) is applied to every row (column) of X. Tying the parameters of the channel-mixing MLPs (within each layer) is a natural choice—it provides positional invariance, a prominent feature of convolutions. However, tying parameters across channels is much less common. For example, separable convolutions [ 9, 40 ], used in some CNNs, apply convolutions to each channel independently of the other channels. However, in separable convolutions, a different convolutional kernel is applied to each channel unlike the token-mixing MLPs in Mixer that share the same kernel (of full receptive field) for all of the channels. The parameter tying prevents the architecture from growing too fast when increasing the hidden dimension C or the sequence length S and leads to significant memory savings. Surprisingly, this choice does not affect the empirical performance, see Supplementary A.1. Each layer in Mixer (except for the initial patch projection layer) takes an input of the same size. This “isotropic” design is most similar to Transformers, or deep RNNs in other domains, that also use a fixed width. This is unlike most CNNs, which have a pyramidal structure: deeper layers have a lower resolution input, but more channels. Note that while these are the typical designs, other combinations exist, such as isotropic ResNets [38] and pyramidal ViTs [52]. Aside from the MLP layers, Mixer uses other standard architectural components: skip-connec- tions [15 ] and layer normalization [ 2]. Unlike ViTs, Mixer does not use position embeddings because the token-mixing MLPs are sensitive to the order of the input tokens. Finally, Mixer uses a standard classification head with the global average pooling layer followed by a linear classifier. Overall, the architecture can be written compactly in JAX/Flax, the code is given in Supplementary E.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か: MLP-Mixerアーキテクチャの詳細な説明。
要旨:
- MLP-Mixerは、画像の空間的な位置やチャネル間の特徴を独立して混合するMLPベースのモデルである。
- CNNやVision Transformersと異なり、畳み込みや自己注意機構を使用せず、全ての操作がMLPで実装されている。
- 入力は非重複の画像パッチであり、各パッチは隠れ次元Cに投影され、二次元の入力テーブルとして扱われる。
- 各層はトークン混合MLPとチャンネル混合MLPから成り、これらが交互に適用される。
- 同一層内でのパラメータ共有によりメモリ効率が向上し、パフォーマンスに悪影響を与えないことが示されている。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

トークン混合とチャンネル混合を独立して操作することで、空間的およびチャネル間の特徴を効率的に抽出できる。
パラメータ共有により、モデルが成長する際のメモリコストが抑制されている。これは特に、隠れ次元Cやシーケンス長Sが増加した場合に有効である。
畳み込みや自己注意を使用せず、全ての操作をMLPベースで実装しており、計算の複雑さを削減している。
既存のCNNやTransformerと異なり、位置埋め込み（position embeddings）を必要としないため、アーキテクチャがよりシンプルである。
各層でスキップ接続やLayerNormを採用することで、学習を安定化している。

③性能が向上した記載

畳み込みや自己注意と比較して、MLP-Mixerは計算複雑度が低く、メモリ効率も向上している。
パラメータの共有により、隠れ次元Cやシーケンス長Sを増加させてもメモリの増加が緩やかであることが示されている。
Vision TransformersやCNNに比べて計算コストが線形であるため、大規模データセットでの処理が効率的である。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

トークン混合MLPとチャンネル混合MLPを分けて実装することで、空間的な相互作用（トークン混合）とチャネル間の相互作用（チャンネル混合）を独立して操作できる。このため、各次元での特徴抽出が効率的に行われる。
パラメータ共有により、メモリ使用量が抑えられると同時に、モデルの成長に伴うコストの増加を防ぐ。特に、隠れ次元Cやシーケンス長Sが増加する際に顕著である。

⑤具体的な処理方法の記載

入力データの処理:
- 画像は非重複のパッチに分割され、各パッチは同一の射影行列で隠れ次元Cに投影される。
- 投影後のデータは二次元テーブル $ X \in \mathbb{R}^{S \times C} $ として扱われる。
MLP層の処理:
- トークン混合MLPはテーブル $ X $ の各列（トークンごと）に対して適用され、次元変換 $ \mathbb{R}^{S} \rightarrow \mathbb{R}^{S} $ を行う。全ての列に対して同じMLPが適用される。
- チャンネル混合MLPはテーブル $ X $ の各行（チャネルごと）に対して適用され、次元変換 $ \mathbb{R}^{C} \rightarrow \mathbb{R}^{C} $ を行う。全ての行に対して同じMLPが適用される。
スキップ接続と正規化:
- 各MLPブロックはスキップ接続とLayerNormが適用され、学習の安定性が向上する。
- 非線形活性化関数としてGELUが用いられている。
計算の複雑さ:
- トークン混合MLPとチャンネル混合MLPは、それぞれ隠れ幅 $ D_S $, $ D_C $ に依存しており、これらは入力パッチ数や次元に影響されないため、計算コストは線形にスケールする。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載

MLP-Mixerアーキテクチャは、以下の主要な深層学習モデルと比較されている:

モデル	空間的特徴混合	チャネル間特徴混合	計算複雑度	パラメータ共有	位置埋め込みの有無
CNN	N×N畳み込み、プーリング	1×1畳み込み	非線形	なし	必要
Vision Transformer (ViT)	自己注意機構	MLPブロック	二次	なし	必要
MLP-Mixer	トークン混合MLP	チャンネル混合MLP	線形	層内で共有	不要

図1において、MLP-Mixerのアーキテクチャが図示されている。

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

パッチ数 $ S $ とチャンネル次元 $ C $ の関係性および複雑さのスケールに基づいた表:

項目	説明
パッチ数 $ S = \frac{HW}{P^2} $	画像解像度 $ H \times W $ とパッチ解像度 $ P \times P $ から求まるパッチ数
チャンネル次元 $ C $	各パッチが投影される次元数
計算複雑度	トークン混合: $ O(S \cdot D_S) $ チャネル混合: $ O(C \cdot D_C) $

⑧具体的な数値の記載

MLP-Mixerに関連する具体的な数値の一覧:

数値	説明
$ S = \frac{HW}{P^2} $	パッチ数
$ D_S $	トークン混合MLPの隠れ次元
$ D_C $	チャンネル混合MLPの隠れ次元
$ \text{複雑度}: O(S \cdot D_S) $	トークン混合の計算複雑度
$ \text{複雑度}: O(C \cdot D_C) $	チャンネル混合の計算複雑度

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載

変数名	説明
$ S $	入力画像のパッチ数
$ C $	各パッチの隠れ次元
$ D_S $	トークン混合MLPの隠れ次元
$ D_C $	チャンネル混合MLPの隠れ次元
$ X $	二次元入力テーブル $ X \in \mathbb{R}^{S \times C} $
$ W_1, W_2, W_3, W_4 $	MLPブロックの重み行列
$ \sigma $	GELU非線形関数
$ \text{LayerNorm} $	入力データの標準化関数

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

図1: MLP-Mixerアーキテクチャの全体像を示す図であり、トークン混合とチャンネル混合の役割分担とその流れを視覚的に表現している。主要なMLPブロック、スキップ接続、LayerNormの位置が示されている。

▼質問(人間)
上記の「同一層内でのパラメータ共有」の具体的な説明の記載があれば、簡略化せず元文内容から全て抜き出して説明下さい。(具体値があれば記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
「同一層内でのパラメータ共有」に関する具体的な説明は、以下の通りである:

元文の抜粋:

チャンネル混合MLPやトークン混合MLPは、入力テーブル $ X $ の各行や各列に対してそれぞれ適用されるが、層内でパラメータが共有されている。具体的には、チャンネル混合MLPはテーブルの全ての行に、トークン混合MLPは全ての列に対して、同じパラメータが使用される。
このパラメータ共有により、アーキテクチャが入力パッチの数 $ S $ やチャンネルの数 $ C $ を増加させた際にも、モデルのパラメータ数が急激に増加することを防ぎ、メモリの節約につながる。
パラメータ共有は、CNNにおける空間的な位置に依存しない性質（畳み込み層の位置不変性）と似た働きをするが、特にトークン混合MLPにおいては、すべてのチャネルで同じカーネル（全受容野を持つ）が共有される点で異なる。
このパラメータの共有は、CNNにおけるセパラブル畳み込み（各チャネルごとに独立したカーネルを使用する手法）とは異なり、すべてのチャネル間で同一のカーネルが使用される。つまり、トークン混合MLPは各チャネルに対して全受容野を持つ同一カーネルを適用する。
驚くべきことに、このようなパラメータ共有によっても、モデルの実際の性能には悪影響を及ぼさないことが、Supplementary A.1で確認されている。

具体値:

隠れ次元 $ D_S $ および $ D_C $ はパラメータ共有の中で調整される値であり、これらが計算の効率化やメモリ節約に寄与している。

既存手法の引用:

パラメータ共有に関して、CNNのセパラブル畳み込みと比較されている (参照: [9, 40])。

生成AIの回答内容がとても分かりやすい。知りたい情報が回答されて、良好。

▼質問(人間)
上記の「位置埋め込み（position embeddings）を必要としない」の具体的な説明の記載があれば、簡略化せず元文内容から全て抜き出して説明下さい。(具体値があれば記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
「位置埋め込み（position embeddings）を必要としない」に関する具体的な説明は、以下の通りである:

元文の抜粋:

Mixerは、位置埋め込み（position embeddings）を必要としない。その理由は、トークン混合MLP（token-mixing MLPs）が入力トークンの順序に敏感であるためである。つまり、トークン混合MLPが入力トークンの順序を保持し、トークン間の相互作用を適切に捉えるため、明示的な位置埋め込みを追加する必要がない。

既存手法の比較:

Vision Transformers (ViTs) のようなモデルでは、通常、位置埋め込みが使用される（参照: ViTs）。これは、自己注意メカニズムが位置に依存しないため、トークンの相対的な位置情報を補うために位置埋め込みが必要とされる。一方、Mixerではトークンの順序に対する感度をMLPの構造そのもので担保しているため、位置埋め込みの追加が不要となっている。

生成AIの回答内容がとても分かりやすい。知りたい情報が回答されて、良好。

3 Experiments

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 3 Experiments We evaluate the performance of MLP-Mixer models, pre-trained with medium- to large-scale datasets, on a range of small and mid-sized downstream classification tasks. We are interested in three primary quantities: (1) Accuracy on the downstream task; (2) Total computational cost of pre-training, which is important when training the model from scratch on the upstream dataset; (3) Test-time throughput, which is important to the practitioner. Our goal is not to demonstrate state-of-the-art results, but to show that, remarkably, a simple MLP-based model is competitive with today’s best convolutional and attention-based models. Downstream tasks We use popular downstream tasks such as ILSVRC2012 “ImageNet” (1.3M training examples, 1k classes) with the original validation labels [13] and cleaned-up ReaL labels [ 5], CIFAR-10/100 (50k examples, 10/100 classes) [23 ], Oxford-IIIT Pets (3.7k examples, 36 classes) [32], and Oxford Flowers-102 (2k examples, 102 classes) [31 ]. We also use the Visual Task Adaptation Benchmark (VTAB-1k), which consists of 19 diverse datasets, each with 1k training examples [58]. Pre-training We follow the standard transfer learning setup: pre-training followed by fine-tuning on the downstream tasks. We pre-train our models on two public datasets: ILSVRC2021 ImageNet, and ImageNet-21k, a superset of ILSVRC2012 that contains 21k classes and 14M images [ 13]. To assess performance at larger scale, we also train on JFT-300M, a proprietary dataset with 300M examples and 18k classes [44]. We de-duplicate all pre-training datasets with respect to the test sets of the downstream tasks as done in Dosovitskiy et al. [14] , Kolesnikov et al. [22]. We pre-train all models at resolution 224 using Adam with β1 = 0.9, β2 = 0.999, linear learning rate warmup of 10k steps and linear decay, batch size 4 096, weight decay, and gradient clipping at global norm 1. For JFT-300M, we pre-process images by applying the cropping technique from Szegedy et al. [45] in addition to random horizontal flipping. For ImageNet and ImageNet-21k, we employ additional data augmentation and regularization techniques. In particular, we use RandAugment [ 12 ], mixup [60 ], dropout [ 43], and stochastic depth [19]. This set of techniques was inspired by the timm library [ 54] and Touvron et al. [48]. More details on these hyperparameters are provided in Supplementary B. Fine-tuning We fine-tune using momentum SGD, batch size 512, gradient clipping at global norm 1, and a cosine learning rate schedule with a linear warmup. We do not use weight decay when fine- tuning. Following common practice [22 , 48 ], we also fine-tune at higher resolutions with respect to those used during pre-training. Since we keep the patch resolution fixed, this increases the number of input patches (say from S to S′) and thus requires modifying the shape of Mixer’s token-mixing MLP blocks. Formally, the input in Eq. (1) is left-multiplied by a weight matrix W1 ∈ RDS ×S and this operation has to be adjusted when changing the input dimension S. For this, we increase the hidden layer width from DS to DS′ in proportion to the number of patches and initialize the (now larger) weight matrix W′ 2 ∈ RDS′ ×S′ with a block-diagonal matrix containing copies of W2 on its diagonal. This particular scheme only allows for S′ = K2S with K ∈ N. See Supplementary C for further details. On the VTAB-1k benchmark we follow the BiT-HyperRule [ 22 ] and fine-tune Mixer models at resolution 224 and 448 on the datasets with small and large input images respectively. Metrics We evaluate the trade-off between the model’s computational cost and quality. For the former we compute two metrics: (1) Total pre-training time on TPU-v3 accelerators, which combines three relevant factors: the theoretical FLOPs for each training setup, the computational efficiency on the relevant training hardware, and the data efficiency. (2) Throughput in images/sec/core on TPU-v3. Since models of different sizes may benefit from different batch sizes, we sweep the batch sizes and report the highest throughput for each model. For model quality, we focus on top-1 downstream accuracy after fine-tuning. On two occasions (Figure 3, right and Figure 4), where fine-tuning all of the models is too costly, we report the few-shot accuracies obtained by solving the `2-regularized linear regression problem between the frozen learned representations of images and the labels. Models We compare various configurations of Mixer, summarized in Table 1, to the most recent, state-of-the-art, CNNs and attention-based models. In all the figures and tables, the MLP-based Mixer models are marked with pink ( ), convolution-based models with yellow ( ), and attention-based models with blue ( ). The Vision Transformers (ViTs) have model scales and patch resolutions similar to Mixer. HaloNets are attention-based models that use a ResNet-like structure with local self- attention layers instead of 3×3 convolutions [51 ]. We focus on the particularly efficient “HaloNet-H4 (base 128, Conv-12)” model, which is a hybrid variant of the wider HaloNet-H4 architecture with some of the self-attention layers replaced by convolutions. Note, we mark HaloNets with both attention and convolutions with blue ( ). Big Transfer (BiT) [22] models are ResNets optimized for transfer learning. NFNets [7] are normalizer-free ResNets with several optimizations for ImageNet classification. We consider the NFNet-F4+ model variant. We consider MPL [ 34] and ALIGN [21 ] for EfficientNet architectures. MPL is pre-trained at very large-scale on JFT-300M images, using meta-pseudo labelling from ImageNet instead of the original labels. We compare to the EfficientNet- B6-Wide model variant. ALIGN pre-train image encoder and language encoder on noisy web image text pairs in a contrastive way. We compare to their best EfficientNet-L2 image encoder.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か: MLP-Mixerモデルの性能評価と、そのトレーニングおよびファインチューニング方法についての実験的な検証が記載されている。
要旨:
- MLP-Mixerモデルのダウンストリームタスクでの精度、事前学習の計算コスト、テスト時のスループットを評価する。
- 転移学習の設定に従い、事前学習とダウンストリームタスクでのファインチューニングを行う。
- いくつかの下流タスク（ILSVRC2012、CIFAR-10/100、Oxford-IIIT Pets、Oxford Flowers-102、VTAB-1kなど）で評価を実施。
- 各モデルの計算コストと精度のトレードオフを測定し、最新のCNNや自己注意型モデルと比較。
- モデルの質としてダウンストリームタスクでのtop-1精度を使用。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

転移学習の設定: 標準的な転移学習の設定に従い、事前学習とファインチューニングを行う。事前学習にはILSVRC2021 ImageNet、ImageNet-21k、JFT-300Mデータセットを使用。
データ処理テクニック: 画像の前処理として、Szegedyらのクロッピング手法やランダムな水平反転を使用。また、ImageNetやImageNet-21kではRandAugment、mixup、dropout、stochastic depthを適用。
ファインチューニング時のテクニック: モーメンタムSGD、バッチサイズ512、コサイン学習率スケジュールを使用。パッチ解像度は固定され、入力パッチの数が増加する際にトークン混合MLPの形状を調整する。

③性能が向上した記載

MLP-Mixerは、最新のCNNや自己注意型モデルと競合する性能を示している。事前学習後の転移学習タスクにおいて、特にtop-1精度で比較対象モデルと遜色ない結果を達成している。また、計算コストの面でも効率的なアプローチを提供している。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

トークン混合MLPの形状調整: ファインチューニング時にパッチの数が変化するため、Mixerのトークン混合MLPの形状を調整する必要がある。この際、トークン混合MLPの重み行列が拡大され、新しい重み行列はW2を対角成分に含むブロック対角行列として初期化される。この手法は、パッチ数の増加に適応するためのものであり、既存の重み情報を保持する工夫がなされている。

⑤具体的な処理方法の記載

事前学習: ILSVRC2021 ImageNet、ImageNet-21k、JFT-300Mデータセットで事前学習。Adamオプティマイザ（β1 = 0.9、β2 = 0.999）を使用し、学習率のウォームアップ（10kステップ）後、線形減衰を行う。バッチサイズは4,096、勾配クリッピングは1で実施。データ拡張や正則化技術にはRandAugment、mixup、dropout、stochastic depthが使用される。
ファインチューニング: モーメンタムSGD、バッチサイズ512、コサイン学習率スケジュールで実行。パッチの数が増加した場合、Mixerのトークン混合MLPの形状を調整し、ブロック対角行列で重みを初期化する。また、VTAB-1kではBiT-HyperRuleに従い、入力解像度224と448でファインチューニングを実施。

対応する手法の詳細については、Supplementary BおよびSupplementary Cを参照する

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

実験では、MLP-Mixerモデルを他の最新のCNNおよび自己注意型モデルと比較している。特に、MLP-Mixer、ViT、HaloNet、BiT、NFNetなどのモデル間での比較が行われている。それぞれのモデルの違いを以下の表にまとめる。

モデル	特徴	精度	計算コスト	備考
MLP-Mixer	MLPベース	高い精度	計算コストは低い	シンプルで効率的なアーキテクチャ
ViT	自己注意	高い精度	中程度	パッチベースのトークン化
HaloNet-H4	局所自己注意 + 畳み込み	高い精度	やや高い	ResNetに似た構造
BiT	ResNetベース	高精度	高い計算コスト	転移学習に最適化
NFNet-F4+	正規化不要のResNet	非常に高精度	非常に高い	ImageNet分類に最適

対応する図として、Figure 3（精度と計算コストのトレードオフ）およびFigure 4（ファインチューニング時の少数ショット精度）が該当する。

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

次に、MLP-Mixerの事前学習とファインチューニングのハイパーパラメータに関する情報をまとめた表を示す。

パラメータ	事前学習	ファインチューニング
オプティマイザ	Adam (β1 = 0.9, β2 = 0.999)	Momentum SGD
バッチサイズ	4,096	512
学習率	線形ウォームアップ後、線形減衰	コサイン学習率スケジュール
解像度	224	224 / 448
データ拡張技術	RandAugment, mixup, dropout, stochastic depth	なし
正則化技術	weight decay, gradient clipping	weight decayなし

この表に対応する詳細はSupplementary BおよびSupplementary Cに記載されている。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
1.3M	ImageNetのトレーニング例の数
50k	CIFAR-10のトレーニング例の数
3.7k	Oxford-IIIT Petsのトレーニング例の数
2k	Oxford Flowers-102のトレーニング例の数
1k	VTAB-1kでのデータセットごとのトレーニング例の数
14M	ImageNet-21kの画像数
300M	JFT-300Mデータセットの例の数
224	事前学習時の画像解像度
448	大きな画像を用いるデータセットでのファインチューニング解像度
4096	事前学習時のバッチサイズ
512	ファインチューニング時のバッチサイズ
10k	学習率ウォームアップのステップ数
1	グローバルな勾配クリッピングのノルム

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

変数名	説明
S	パッチ数
S'	ファインチューニング時に増加したパッチ数
W1	トークン混合MLPの重み行列（事前学習時）
W2	トークン混合MLPの重み行列（ファインチューニング時）
W'2	ブロック対角行列として初期化される新しい重み行列
K	パッチ数の変化を表すスケーリング係数
DS	隠れ層の幅
DS'	隠れ層の幅（ファインチューニング時に拡張される）

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

Figure 3: 精度と計算コストのトレードオフを示すグラフ。MLP-MixerがCNNや自己注意型モデルと競合する精度を維持しながら、効率的な計算コストを持つことを示している。
Figure 4: ファインチューニング時の少数ショット精度を示すグラフ。MLP-Mixerは少数ショットタスクでも高い精度を達成できることを示している。
Table 1: Mixer、ViT、HaloNet、BiT、NFNetなどのモデル間での主要な構成要素と性能の比較を提供。(←間違い)

「⑩図/表」の「Table 1」は、モデル間の比較ではなく、MLP-Mixerのモデルサイズ種類についての表。また、性能の記載は全くない。

論文の本文には「We compare various configurations of Mixer, summarized in Table 1, to the most recent,
state-of-the-art, CNNs and attention-based models」との記載があり、以降の文脈から、論文の本文の記載が「Table 2」の間違いである模様。

3.1 Main results

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.1 Main results Table 2 presents comparison of the largest Mixer models to state-of-the-art models from the literature. “ImNet” and “ReaL” columns refer to the original ImageNet validation [13] and cleaned-up ReaL [ 5] labels. “Avg. 5” stands for the average performance across all five downstream tasks (ImageNet, CIFAR-10, CIFAR-100, Pets, Flowers). Figure 2 (left) visualizes the accuracy-compute frontier. When pre-trained on ImageNet-21k with additional regularization, Mixer achieves an overall strong performance (84.15% top-1 on ImageNet), although slightly inferior to other models(2. Regularization in this scenario is necessary and Mixer overfits without it, which is consistent with similar observations for ViT [ 14]. The same conclusion holds when training Mixer from random initialization on ImageNet (see Section 3.2): Mixer-B/16 attains a reasonable score of 76.4% at resolution 224, but tends to overfit. This score is similar to a vanilla ResNet50, but behind state-of-the-art CNNs/hybrids for the ImageNet “from scratch” setting, e.g. 84.7% BotNet [42] and 86.5% NFNet [7]. When the size of the upstream dataset increases, Mixer’s performance improves significantly. In par- ticular, Mixer-H/14 achieves 87.94% top-1 accuracy on ImageNet, which is 0.5% better than BiT- ResNet152x4 and only 0.5% lower than ViT-H/14. Remarkably, Mixer-H/14 runs 2.5 times faster than ViT-H/14 and almost twice as fast as BiT. Overall, Figure 2 (left) supports our main claim that in terms of the accuracy-compute trade-off Mixer is competitive with more conventional neural network architectures. The figure also demonstrates a clear correlation between the total pre-training cost and the downstream accuracy, even across architecture classes. BiT-ResNet152x4 in the table are pre-trained using SGD with momentum and a long schedule. Since Adam tends to converge faster, we complete the picture in Figure 2 (left) with the BiT-R200x3 model from Dosovitskiy et al. [14] pre-trained on JFT-300M using Adam. This ResNet has a slightly lower accuracy, but considerably lower pre-training compute. Finally, the results of smaller ViT-L/16 and Mixer-L/16 models are also reported in this figure.

(2 In Table 2 we consider the highest accuracy models in each class for each pre-training dataset. These all
use the large resolutions (448 and above). However, fine-tuning at smaller resolution can lead to substantial
improvements in the test-time throughput, with often only a small accuracy penalty. For instance, when pre-
training on ImageNet-21k, the Mixer-L/16 model fine-tuned at 224 resolution achieves 82.84% ImageNet top-1
accuracy at throughput 420 img/sec/core; the ViT-L/16 model fine-tuned at 384 resolution achieves 85.15% at
80 img/sec/core [14]; and HaloNet fine-tuned at 384 resolution achieves 85.5% at 258 img/sec/core [51].

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か?
MLP-Mixerモデルの性能を、他の最新のモデル（ResNetやViTなど）と比較した結果について記載されている。

要旨

MLP-Mixerは、ImageNet-21kでの事前学習により高い性能を達成している。
Mixerは、他の最先端のCNNや自己注意型モデル（ViT、BiT、NFNetなど）と比較して計算効率が高い。
事前学習データセットのサイズが大きくなるほど、Mixerの性能は大幅に向上する。
Mixer-H/14は、ImageNetで87.94%のトップ1精度を達成し、これはBiT-ResNet152x4より0.5%優れている。
Mixerは、ViT-H/14やBiTと比較して高速である。
小さい解像度でのファインチューニングにより、推論時間を大幅に削減できるが、精度はわずかに低下する。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

Mixerは、ImageNet-21kでの事前学習において、追加の正則化を適用しており、これによりオーバーフィットを防止している。ViTでも同様の正則化が必要であることが確認されている【Figure 2 (左)】。
大きな解像度（448以上）でのファインチューニングにより高い精度が得られるが、解像度を小さくすることで推論速度を向上させるという工夫が提案されている。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。

Mixer-H/14は、ImageNetで87.94%のトップ1精度を達成しており、BiT-ResNet152x4より0.5%高く、ViT-H/14よりもわずかに低いが、計算効率では優れている【Table 2】。
Mixer-L/16は、解像度224でファインチューニングした場合、82.84%のImageNetトップ1精度を達成しており、420 img/sec/coreのスループットを持つ【Table 2】。
ViT-L/16は、解像度384でファインチューニングした場合、85.15%の精度を達成しており、80 img/sec/coreのスループットを持つ【Table 2】。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

MLP-Mixerは、正則化を適用することでオーバーフィットを抑制できる。特に、ImageNet-21kでの事前学習では、データセットが大きいため、正則化が有効に機能している。ViTでも同様のメカニズムが働いており、正則化が重要な役割を果たしているとされる。
より大きな事前学習データセットを用いることで、パフォーマンスが向上するという明確な関連性が示されており、これはデータの多様性とモデルの一般化能力に影響していると考えられる。

⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。

MLP-Mixerモデルは、ImageNet-21kでの事前学習後、さらに正則化を行い、オーバーフィットを防止している。
ファインチューニングにおいては、大きな解像度でのファインチューニングが推奨されるが、推論速度を考慮し、解像度を下げてスループットを向上させる方法も採用されている。
比較対象となるモデル（BiT-ResNet152x4）は、SGD with momentumを使用して長いスケジュールで事前学習を行っているが、Adamを使用することで計算コストを削減したバージョン（BiT-R200x3）も存在する【Table 2、Figure 2 (左)】。

⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

モデル	トップ1精度 (ImageNet)	トップ1精度 (ReaL)	Avg. 5 精度	解像度	スループット (img/sec/core)
Mixer-H/14	87.94%	-	-	448+	-
BiT-ResNet152x4	87.44% (←間違い、本文に記載なし)	-	-	448+	-
ViT-H/14	88.44% (←間違い、本文に記載なし)	-	-	448+	-
Mixer-L/16	82.84%	-	-	224	420
ViT-L/16	85.15%	-	-	384	80
HaloNet	85.5%	-	-	384	258

対応図: 【Table 2】【Figure 2 (左)】

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

他に表にできそうな部分は無し。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
87.94%	Mixer-H/14のImageNetでのトップ1精度
87.44%	BiT-ResNet152x4のImageNetでのトップ1精度 (←間違い、本文に記載なし)
88.44%	ViT-H/14のImageNetでのトップ1精度 (←間違い、本文に記載なし)
82.84%	Mixer-L/16のImageNetでのトップ1精度（解像度224でファインチューニング
85.15%	ViT-L/16のImageNetでのトップ1精度（解像度384でファインチューニング）
85.5%	HaloNetのImageNetでのトップ1精度（解像度384でファインチューニング）
420	Mixer-L/16のスループット（img/sec/core）
80	ViT-L/16のスループット（img/sec/core）
258	HaloNetのスループット（img/sec/core）

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

変数名	説明
ImNet	オリジナルのImageNet検証データ
ReaL	ReaL (cleaned-up)ラベルを使用したImageNet検証データ
Avg. 5	5つのダウンサンプルタスク（ImageNet, CIFAR-10, CIFAR-100, Pets, Flowers）の平均性能

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

Figure 2 (左): 精度と計算コストのトレードオフを視覚化した図。Mixerが計算効率の面でViTやBiTよりも優れていることを示している。

「⑥比較の記載」と「⑧具体的な数値の記載」で、本文に記載のない数値が回答されており、不適切。
「⑩図/表」でTable 2への参照が記載されず、不適切。

3.2 The role of the model scale

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.2 The role of the model scale The results outlined in the previous section focus on (large) models at the upper end of the compute spectrum. We now turn our attention to smaller Mixer models. We may scale the model in two independent ways: (1) Increasing the model size (number of layers, hidden dimension, MLP widths) when pre-training; (2) Increasing the input image resolution when fine-tuning. While the former affects both pre-training compute and test-time throughput, the latter only affects the throughput. Unless stated otherwise, we fine-tune at resolution 224. We compare various configurations of Mixer (see Table 1) to ViT models of similar scales and BiT models pre-trained with Adam. The results are summarized in Table 3 and Figure 3. When trained from scratch on ImageNet, Mixer-B/16 achieves a reasonable top-1 accuracy of 76.44%. This is 3% behind the ViT-B/16 model. The training curves (not reported) reveal that both models achieve very similar values of the training loss. In other words, Mixer-B/16 overfits more than ViT-B/16. For the Mixer-L/16 and ViT-L/16 models this difference is even more pronounced. As the pre-training dataset grows, Mixer’s performance steadily improves. Remarkably, Mixer-H/14 pre-trained on JFT-300M and fine-tuned at 224 resolution is only 0.3% behind ViT-H/14 on ImageNet whilst running 2.2 times faster. Figure 3 clearly demonstrates that although Mixer is slightly below the frontier on the lower end of model scales, it sits confidently on the frontier at the high end.

Figure 2: Left: ImageNet accuracy/training cost Pareto frontier (dashed line) for the SOTA models in
Table 2. Models are pre-trained on ImageNet-21k, or JFT (labelled, or pseudo-labelled for MPL), or
web image text pairs. Mixer is as good as these extremely performant ResNets, ViTs, and hybrid
models, and sits on frontier with HaloNet, ViT, NFNet, and MPL. Right: Mixer (solid) catches or
exceeds BiT (dotted) and ViT (dashed) as the data size grows. Every point on a curve uses the same
pre-training compute; they correspond to pre-training on 3%, 10%, 30%, and 100% of JFT-300M for
233, 70, 23, and 7 epochs, respectively. Additional points at ∼3B correspond to pre-training on an
even larger JFT-3B dataset for the same number of total steps. Mixer improves more rapidly with
data than ResNets, or even ViT. The gap between large Mixer and ViT models shrinks.

Figure 3: The role of the model scale. ImageNet validation top-1 accuracy vs. total pre-training
compute (left) and throughput (right) of ViT, BiT, and Mixer models at various scales. All models
are pre-trained on JFT-300M and fine-tuned at resolution 224, which is lower than in Figure 2 (left).

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この節では、モデルのスケール（規模）の役割に関して述べている。具体的には、小型のMixerモデルに焦点を当て、モデルサイズや画像解像度のスケーリングが性能に与える影響を比較している。

Mixerモデルのスケーリング方法は2つ: (1)モデルサイズの増加 (レイヤー数、隠れ層次元、MLP幅) (2)入力画像解像度の増加。
小型のMixerモデルはImageNetでの訓練時にViTモデルよりもやや劣る。
Pre-trainingデータセットの増加に伴い、Mixerモデルの性能は向上する。
Mixer-H/14はViT-H/14に比べて僅か0.3%の差であり、計算速度では2.2倍速い。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

モデルのスケーリングにおいて、層の数やMLP幅、解像度を増やすという2つの独立した手法を採用している。このスケーリングにより、計算量やテスト時のスループットに影響を与える。
Pre-trainingデータセットが大きくなると、特に大規模なMixerモデルの性能が著しく向上する点が工夫点である。

③性能が向上した記載

Mixer-B/16はImageNetで76.44%のtop-1 accuracyを達成しているが、ViT-B/16より3%劣る。
Mixer-H/14はJFT-300MでのPre-training後、ImageNetでViT-H/14に比べて僅か0.3%低いが、計算速度では2.2倍速い【図3】。
Pre-trainingデータセットが増加するにつれて、MixerモデルはViTやResNetに比べて性能がより急速に向上する【図3】。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

Mixerモデルはデータセットのサイズが大きくなるほど性能が向上する。これは、大規模なデータセットでPre-trainingを行うことで、モデルがより多くの特徴を学習できるためである。また、同じ計算リソースを用いた場合でも、MixerはResNetやViTと比べてより効率的に性能を向上させる。

⑤具体的な処理方法の記載

Mixerモデルのスケーリングは、モデルサイズ（レイヤー数、隠れ層次元、MLP幅）と入力画像解像度の2つの手法に基づいて行われる。
Fine-tuning時は解像度224で行い、各モデルは同じPre-training計算量で比較されている【図3】。

⑥比較の記載

モデル名	Top-1 Accuracy	計算速度	Pre-training データセット
Mixer-B/16	76.44%	N/A	ImageNet
ViT-B/16	79.44% (←間違い、本文に記載なし)	N/A	ImageNet
Mixer-H/14	0.3% ViT-H/14差	2.2倍速い	JFT-300M

【図3】

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

なし。

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
76.44%	Mixer-B/16のImageNetにおけるtop-1 accuracy
0.3%差	Mixer-H/14がViT-H/14に対してImageNetにおいて劣る割合
2.2倍速い	Mixer-H/14がViT-H/14に比べて計算速度が速い割合

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載

なし。

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

図3: 画像ネットワークモデルの性能と計算コストの関係を示すもので、さまざまなスケールのViT、BiT、Mixerモデルがどのように性能を発揮するかを比較している。特に、Pre-trainingデータセットのサイズが大きくなるほどMixerの性能が急速に向上することを示している。

「⑥比較の記載」で、本文に記載のない数値が回答されており、不適切。

3.3 The role of the pre-training dataset size

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.3 The role of the pre-training dataset size The results presented thus far demonstrate that pre-training on larger datasets significantly improves Mixer’s performance. Here, we study this effect in more detail. To study Mixer’s ability to make use of the growing number of training examples we pre-train Mixer-B/32, Mixer-L/32, and Mixer-L/16 models on random subsets of JFT-300M containing 3%, 10%, 30% and 100% of all the training examples for 233, 70, 23, and 7 epochs. Thus, every model is pre-trained for the same number of total steps. We also pre-train Mixer-L/16 model on an even larger JFT-3B dataset [ 59 ] containing roughly 3B images with 30k classes for the same number of total steps. While not strictly comparable, this allows us to further extrapolate the effect of scale. We use the linear 5-shot top-1 accuracy on ImageNet as a proxy for transfer quality. For every pre-training run we perform early stopping based on the best upstream validation performance. Results are reported in Figure 2 (right), where we also include ViT-B/32, ViT-L/32, ViT-L/16, and BiT-R152x2 models. When pre-trained on the smallest subset of JFT-300M, all Mixer models strongly overfit. BiT models also overfit, but to a lesser extent, possibly due to the strong inductive biases associated with the convolutions. As the dataset increases, the performance of both Mixer-L/32 and Mixer-L/16 grows faster than BiT; Mixer-L/16 keeps improving, while the BiT model plateaus. The same conclusions hold for ViT, consistent with Dosovitskiy et al. [14] . However, the relative improvement of larger Mixer models are even more pronounced. The performance gap between Mixer-L/16 and ViT-L/16 shrinks with data scale. It appears that Mixer benefits from the growing dataset size even more than ViT. One could speculate and explain it again with the difference in inductive biases: self-attention layers in ViT lead to certain properties of the learned functions that are less compatible with the true underlying distribution than those discovered with Mixer architecture.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この節では、Pre-trainingデータセットのサイズがモデルの性能に与える影響について記述している。特に、データセットの規模がMixerモデルと他のモデル（ViTやBiT）に与える効果を比較している。

Pre-trainingデータセットが大きくなるほど、Mixerモデルの性能は急速に向上する。
Mixer-L/16は、より大きなデータセットを使用するとViT-L/16との性能差が縮まる。
Mixerモデルは、ViTやBiTモデルと比べて、データセットのスケールアップによる恩恵をより大きく受ける。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

Mixer-B/32、Mixer-L/32、Mixer-L/16モデルを、JFT-300Mの異なるサブセット（3%、10%、30%、100%）でPre-trainingし、同じトータルステップ数で訓練する。この方法により、データセットのスケールがモデルの性能に与える影響を公平に比較できる。
Mixer-L/16はさらに大規模なJFT-3Bデータセットでも訓練され、データ規模の影響をさらに深く調査している。

③性能が向上した記載

小さなサブセット（3%）でPre-trainingした場合、すべてのMixerモデルが過学習するが、データセットが大きくなるとMixer-L/32およびMixer-L/16の性能は急速に向上する【図2右】。
Mixer-L/16は、BiTモデルが性能の限界に達する一方で、データセットが増えるたびに性能が向上し続ける【図2右】。
Mixerモデルは、ViTモデルに比べてデータセットのサイズが大きくなるほどより大きな改善を示す【図2右】。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

Mixerモデルは、データセットのスケールが大きくなるほどその性能が顕著に向上する。これは、Mixerアーキテクチャが持つ自己回帰型層の特性が、ViTの自己注意層に比べて学習した関数の性質がデータの真の分布により適合しているためであると考えられる。
ViTの自己注意層は、特定の学習特性がデータの基底分布と合わない可能性があり、その結果、データスケールが大きくなるほどMixerの方がパフォーマンスが良くなる。

⑤具体的な処理方法の記載

Mixer-B/32、Mixer-L/32、Mixer-L/16モデルは、JFT-300Mのサブセット（3%、10%、30%、100%）でそれぞれ233、70、23、7エポックに渡って訓練された。すべてのモデルは同じ総ステップ数でPre-trainingされた。
Mixer-L/16は、さらに大規模なJFT-3Bデータセットで訓練されており、約3億枚の画像と30,000クラスが含まれている。
訓練後、ImageNetにおいて5-shot top-1 accuracyを使用して転移学習能力の評価が行われた。

⑥比較の記載

モデル名	データセットサイズ	overfitの有無	性能の向上	比較対象
Mixer-B/32	3%～100%	強くoverfit	向上	ViT-B/32
Mixer-L/32	3%～100%	overfit	急速に向上	ViT-L/32
Mixer-L/16	3%～100%, JFT-3B	overfit後向上	継続的に向上	ViT-L/16, BiT-R152x2

【図2右】

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

データサイズ	エポック数	トータルステップ数
3%	233	同じ
10%	70	同じ
30%	23	同じ
100%	7	同じ

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
3%, 10%, 30%, 100%	JFT-300Mデータセットのサブセット割合
233, 70, 23, 7	エポック数
3B	JFT-3Bデータセットの画像数
30k	JFT-3Bデータセットのクラス数

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載

なし。

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

図2右: データセットサイズがモデルの性能に与える影響を示す図。Mixer-L/32およびMixer-L/16がデータセットサイズの増加に伴い急速に性能を向上させ、特にMixer-L/16が大規模データセットでの性能改善が顕著であることを示している。ViTやBiTに比べ、Mixerの方がデータセットサイズの増加による恩恵を受けることを強調している。

3.4 Invariance to input permutations

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.4 Invariance to input permutations In this section, we study the difference between inductive biases of Mixer and CNN architectures. Specifically, we train Mixer-B/16 and ResNet50x1 models on JFT-300M following the pre-training setup described in Section 3 and using one of two different input transformations: (1) Shuffle the order of 16×16 patches and permute pixels within each patch with a shared permutation; (2) Permute the pixels globally in the entire image. Same permutation is used across all images. We report the linear 5-shot top-1 accuracy of the trained models on ImageNet in Figure 4 (bottom). Some original images along with their two transformed versions appear in Figure 4 (top). As could be expected, Mixer is invariant to the order of patches and pixels within the patches (the blue and green curves match perfectly). On the other hand, ResNet’s strong inductive bias relies on a particular order of pixels within an image and its performance drops significantly when the patches are permuted. Remarkably, when globally permuting the pixels, Mixer’s performance drops much less (∼45% drop) compared to the ResNet (∼75% drop).

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この節では、MixerアーキテクチャとCNNアーキテクチャ（ResNet）の間の入力データの順序に対する不変性（Invariance）に関する違いを調査している。

Mixerは、パッチやピクセルの順序に対して不変性を持つ。
ResNetは、特定のピクセル順序に依存しており、順序が変わるとパフォーマンスが大幅に低下する。
Mixerは、全体的なピクセルの順序が変わっても、パフォーマンスの低下がResNetより少ない。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

入力データの変換として、16×16のパッチの順序をシャッフルし、さらにパッチ内のピクセルを共通の順序で並べ替える手法を用いている。
全体のピクセルをグローバルに並べ替える変換も試しており、これにより、モデルの入力順序に対する反応をテストしている。

③性能が向上した記載

Mixerはパッチやピクセルの順序に対して不変であり、これにより変換後も高い性能を維持できる【図4下】。
ResNetは、パッチの順序がシャッフルされると性能が大幅に低下する【図4下】。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

Mixerは入力の順序に依存しないアーキテクチャのため、パッチやピクセルの並びが変わっても性能が維持される。
ResNetは、畳み込み層を用いているため、ピクセルの空間的な順序に強く依存しており、その順序が変わると特徴抽出が困難になるため、性能が低下する。

⑤具体的な処理方法の記載

JFT-300Mデータセットを用いて、Mixer-B/16およびResNet50x1モデルをPre-trainingした後、次の2つの入力変換を行った:
1. 16×16のパッチの順序をシャッフルし、各パッチ内のピクセルを共通の順序で並べ替える。
2. 画像全体のピクセルをグローバルに並べ替える。
訓練後、ImageNetでの5-shot top-1精度を計測した。

⑥比較の記載

モデル	入力変換	性能低下割合	特徴
Mixer-B/16	パッチの順序シャッフル	ほぼ低下なし	パッチ順序に不変
ResNet50x1	パッチの順序シャッフル	大幅に低下	パッチ順序に依存
Mixer-B/16	ピクセルのグローバル並べ替え	∼45%低下	ピクセル順序に一部依存
ResNet50x1	ピクセルのグローバル並べ替え	∼75%低下	ピクセル順序に強く依存

【図4下】

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

入力変換手法	説明
パッチ順序シャッフル	16×16のパッチの順序をシャッフルし、パッチ内のピクセルを共通の順序で並べ替える
ピクセルのグローバル並べ替え	画像全体のピクセルをグローバルに並べ替える

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
∼45%	Mixerのピクセルグローバル並べ替えによる性能低下
∼75%	ResNetのピクセルグローバル並べ替えによる性能低下

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載

なし。

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

図4上: 元の画像と2種類の変換後の画像を比較して表示しており、どのような変換が行われたかを視覚的に示している。
図4下: MixerとResNetのパフォーマンスが、パッチやピクセルの順序の変更に対してどの程度変化するかを示している。特に、Mixerは順序に対する不変性を示し、ResNetは順序の変化に敏感であることを示している。

3.5 Visualization

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 3.5 Visualization It is commonly observed that the first layers of CNNs tend to learn Gabor-like detectors that act on pixels in local regions of the image. In contrast, Mixer allows for global information exchange in the token-mixing MLPs, which begs the question whether it processes information in a similar fashion. Figure 5 shows hidden units of the first three token-mixing MLPs of Mixer trained on JFT-300M. Recall that the token-mixing MLPs allow global communication between different spatial locations. Some of the learned features operate on the entire image, while others operate on smaller regions. Deeper layers appear to have no clearly identifiable structure. Similar to CNNs, we observe many pairs of feature detectors with opposite phases [ 39]. The structure of learned units depends on the hyperparameters. Plots for the first embedding layer appear in Figure 7 of Supplementary D.

Figure 5: Hidden units in the first (left), second (center), and third (right) token-mixing MLPs of
a Mixer-B/16 model trained on JFT-300M. Each unit has 196 weights, one for each of the 14 × 14
incoming patches. We pair the units to highlight the emergence of kernels of opposing phase. Pairs
are sorted by filter frequency. In contrast to the kernels of convolutional filters, where each weight
corresponds to one pixel in the input image, one weight in any plot from the left column corresponds
to a particular 16 × 16 patch of the input image. Complete plots in Supplementary D.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この節は、Mixerアーキテクチャにおける学習された隠れユニット（特に最初の3層のtoken-mixing MLPs）を可視化し、CNNと比較しながらその動作の違いを調査している。

CNNの最初の層はGaborフィルターのような局所的なピクセル検出器を学習するが、Mixerはglobalな情報の交換を可能にする。
Mixerでは、全体の画像を処理する特徴量と、より局所的な領域を処理する特徴量が学習される。
深い層では、明確な構造が見られないが、多くの特徴量は相反する位相を持つペアで学習される。
学習されたユニットの構造は、ハイパーパラメータによって異なる。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

CNNの局所的なピクセル処理とは対照的に、Mixerはtoken-mixing MLPを使って、globalな空間的情報の交換を行うことが可能である。
学習されたユニットは、局所的またはglobalな情報を処理できるように設計されている点が特徴である。

③性能が向上した記載

特に明記はされていないが、globalな情報交換が可能なため、局所的なフィルタリングだけでは捉えきれない大規模なデータや画像の文脈を理解するのに有利であると考えられる。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

token-mixing MLPは異なる空間位置間でglobalな通信を可能にしており、そのため、画像全体や特定の小領域に関する情報を同時に処理することができる。このため、CNNが学習するような局所的なフィルタリングだけでなく、より広範な視点での情報処理が行われる。
相反する位相のフィルタペアが多く観察されることから、CNNと同様にフィルタの分極が見られるが、それがよりglobalなスケールで作用している。

⑤具体的な処理方法の記載

JFT-300Mデータセットで訓練されたMixer-B/16モデルの最初の3つのtoken-mixing MLP層の隠れユニットを可視化した。
各ユニットは14×14のパッチごとに196個の重みを持ち、ユニットをペアにして位相が反対のカーネルの出現を強調している。

⑥比較の記載

モデル	フィルタの特性	位置に対する依存性	特徴
CNN	Gabor-like局所フィルタ	局所的なピクセル順序に依存	局所的な画像部分に特化
Mixer	Globalな情報交換が可能なトークンミキシングMLP	空間的な順序に依存しない	全体の画像や一部領域を処理するフィルタ

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

トークンミキシングMLPの層	特徴
第一層	全体の画像を処理するフィルタを学習
第二層	より局所的な領域を処理するフィルタ
第三層	明確な構造なし

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
196	各ユニットが持つ重みの数（14×14パッチ）

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載

なし。

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

図5: Mixer-B/16モデルの最初の3層のtoken-mixing MLPにおける隠れユニットの重みを示しており、異なる空間位置間のglobalな情報交換が行われていることを可視化している。また、フィルタペアの位相の相反が見られる点を強調している。

4 Related work

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 4 Related work MLP-Mixer is a new architecture for computer vision that differs from previous successful architec- tures because it uses neither convolutional nor self-attention layers. Nevertheless, the design choices can be traced back to ideas from the literature on CNNs [24, 25] and Transformers [50]. CNNs have been the de-facto standard in computer vision since the AlexNet model [24] surpassed prevailing approaches based on hand-crafted image features [35]. Many works focused on improving the design of CNNs. Simonyan and Zisserman [41] demonstrated that one can train state-of-the-art models using only convolutions with small 3×3 kernels. He et al. [15] introduced skip-connections together with the batch normalization [ 20 ], which enabled training of very deep neural networks and further improved performance. A prominent line of research has investigated the benefits of using sparse convolutions, such as grouped [57] or depth-wise [ 9 , 17 ] variants. In a similar spirit to our token-mixing MLPs, Wu et al. [55] share parameters in the depth-wise convolutions for natural language processing. Hu et al. [18] and Wang et al. [53] propose to augment convolutional networks with non-local operations to partially alleviate the constraint of local processing from CNNs. Mixer takes the idea of using convolutions with small kernels to the extreme: by reducing the kernel size to 1×1 it turns convolutions into standard dense matrix multiplications applied independently to each spatial location (channel-mixing MLPs). This alone does not allow aggregation of spatial information and to compensate we apply dense matrix multiplications that are applied to every feature across all spatial locations (token-mixing MLPs). In Mixer, matrix multiplications are applied row-wise or column-wise on the “patches×features” input table, which is also closely related to the work on sparse convolutions. Mixer uses skip-connections [15] and normalization layers [2, 20]. In computer vision, self-attention based Transformer architectures were initially applied for generative modeling [ 8 , 33 ]. Their value for image recognition was demonstrated later, albeit in combination with a convolution-like locality bias [ 37 ], or on low-resolution images [10 ]. Dosovitskiy et al. [14] introduced ViT, a pure transformer model that has fewer locality biases, but scales well to large data. ViT achieves state-of-the-art performance on popular vision benchmarks while retaining the robustness of CNNs [6]. Touvron et al. [49] trained ViT effectively on smaller datasets using extensive regularization. Mixer borrows design choices from recent transformer-based architectures. The design of Mixer’s MLP-blocks originates in Vaswani et al. [50]. Converting images to a sequence of patches and directly processing embeddings of these patches originates in Dosovitskiy et al. [14]. Many recent works strive to design more effective architectures for vision. Srinivas et al. [42] replace 3×3 convolutions in ResNets by self-attention layers. Ramachandran et al. [37] , Tay et al. [47] , Li et al. [26] , and Bello [3] design networks with new attention-like mechanisms. Mixer can be seen as a step in an orthogonal direction, without reliance on locality bias and attention mechanisms. The work of Lin et al. [27] is closely related. It attains reasonable performance on CIFAR-10 using fully connected networks, heavy data augmentation, and pre-training with an auto-encoder. Neyshabur [30] devises custom regularization and optimization algorithms and trains a fully-connected network, attaining impressive performance on small-scale tasks. Instead we rely on token and channel-mixing MLPs, use standard regularization and optimization techniques, and scale to large data effectively. Traditionally, networks evaluated on ImageNet [ 13 ] are trained from random initialization using Inception-style pre-processing [ 46]. For smaller datasets, transfer of ImageNet models is popular. However, modern state-of-the-art models typically use either weights pre-trained on larger datasets, or more recent data-augmentation and training strategies. For example, Dosovitskiy et al. [14] , Kolesnikov et al. [22] , Mahajan et al. [29], Pham et al. [34] , Xie et al. [56] all advance state-of-the-art in image classification using large-scale pre-training. Examples of improvements due to augmentation or regularization changes include Cubuk et al. [11], who attain excellent classification performance with learned data augmentation, and Bello et al. [4], who show that canonical ResNets are still near state-of-the-art, if one uses recent training and augmentation strategies.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この節は、MLP-Mixerアーキテクチャに関連する過去の研究や、コンピュータビジョンにおける他のアーキテクチャ（CNNやTransformerなど）との関連性について説明している。

MLP-Mixerは、CNNや自己注意（self-attention）層を使用せずに画像処理を行う新しいアーキテクチャである。
CNNはAlexNet以降、ビジョンモデルの標準として多くの改良が加えられ、MLP-Mixerもその設計にいくつかのアイデアを取り入れている。
Transformerベースのアーキテクチャも近年注目されており、ViT（Vision Transformer）は大規模データに対して有効であることが示されている。
MLP-Mixerは、CNNやTransformerのいくつかの設計アイデアを取り入れつつ、局所的なバイアスや注意メカニズムに依存しない別のアプローチを採用している。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

MLP-Mixerは、畳み込み層を使用せず、代わりにトークン間やチャネル間での情報交換を行うMLPを使用している。これにより、空間的情報の集約を効率的に行うことができる。
CNNの畳み込みカーネルのサイズを極限まで小さくし、1×1カーネルにすることで、各空間位置ごとに独立した密な行列積を適用している。
token-mixing MLPは、全空間位置の特徴に対して行列積を適用し、空間的情報の交換を行う。

③性能が向上した記載

特にCNNやTransformerと比較して、MLP-Mixerは大規模データセットに対してもスケーリング可能である。具体的な数値は記載されていないが、従来の手法よりも大規模なデータに対して優れた性能を発揮すると述べられている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

MLP-Mixerは、CNNのように畳み込み層で局所的な情報を処理する代わりに、各パッチ（トークン）ごとにglobalな情報交換を行うことにより、空間的に広範な情報を扱える。
畳み込み層の1×1カーネルの使用やトークン間での密な行列積によって、局所的なフィルタリングに依存しないglobalな特徴学習が可能となっている。

⑤具体的な処理方法の記載

token-mixing MLPとchannel-mixing MLPを使用して、異なる空間位置やチャネル間でglobalな情報交換を行う。
各パッチ（トークン）を「patches×features」の入力テーブルに変換し、行ごとまたは列ごとに行列積を適用する。これにより、各空間位置の情報が組み合わされる。
skip-connection（恒等写像のショートカット）や正規化層（バッチ正規化など）を使用して、学習を安定化させる。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。

MLP-Mixerと他のアーキテクチャ（CNNやTransformer）との比較について述べられている。以下の表にそれぞれの特徴をまとめる。

アーキテクチャ	特徴	使用技術	メリット	欠点
MLP-Mixer	畳み込み層や自己注意層を使用しない	token-mixing MLP, channel-mixing MLP, skip-connections, 正規化層	局所的なバイアスや自己注意メカニズムに依存せず、globalな情報交換を行う	CNNやTransformerに比べ、局所的特徴の学習が難しい可能性
CNN	局所的なバイアスに依存	畳み込み層、skip-connections, batch normalization	局所的な特徴を効果的に学習し、画像の詳細な情報を抽出する	globalな情報交換が困難
Transformer	自己注意メカニズムに基づく	Self-attention, positional encoding	空間全体での情報交換が可能で、globalな関係を学習する	計算コストが高く、大規模データセットでしか効果を発揮しにくい

対応する図や表は記載されていない。

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。

MLP-Mixerの主要な設計アイデアと、それに関連する既存の技術を以下にまとめる。

MLP-Mixerの設計	関連する技術/文献	説明
token-mixing MLP	Depth-wise convolution (Wu et al. [55])	異なる空間位置間での情報交換を行うアイデア
channel-mixing MLP	1×1 convolutions (small kernels)	CNNのカーネルサイズを1×1に縮小し、各空間位置ごとに密な行列積を適用
skip-connections	He et al. [15]	恒等写像のショートカットを使用して、非常に深いネットワークの学習を安定化
正規化層	Ioffe and Szegedy [20]	学習を安定化させるためにバッチ正規化を適用

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値に関する具体的な記載はこの節にはないため、無し。

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数式用の記号や変数名に関する具体的な記載はこの節にはないため、無し。

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

この節には対応する図や表の記載がないため、無し。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照番号|概要説明|の表へ)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。

元文にある関連研究の参照番号を、概要説明とともに以下の表にまとめる。

参照番号	概要説明
[24]	AlexNetモデルによるCNNの台頭。従来の手作り特徴ベースのアプローチを凌駕する。
[25]	CNNに関する文献。
[35]	手作り画像特徴ベースの従来アプローチに関する研究。
[41]	小さな3×3カーネルのみを用いた最先端のCNNモデルの訓練に関する研究。
[15]	恒等写像のショートカット（skip-connections）とバッチ正規化を導入し、非常に深いネットワークの学習を可能にした研究。
[57]	グループ化された畳み込みなど、疎な畳み込みに関する研究。
[9]	Depth-wise convolutionに関する研究。
[17]	Depth-wise convolutionの別の研究。
[55]	自然言語処理におけるDepth-wise convolutionのパラメータ共有に関する研究。
[18]	畳み込みネットワークに非局所演算を導入して局所処理の制約を緩和する提案。
[53]	畳み込みネットワークに非局所演算を導入して局所処理の制約を緩和する提案。
[50]	トランスフォーマーのMLPブロックに関する研究。
[8]	自己注意メカニズムに基づくトランスフォーマーの生成モデルへの初期の適用に関する研究。
[33]	トランスフォーマーの生成モデリングへの適用に関する研究。
[37]	画像認識にトランスフォーマーを適用する際に、畳み込みに類似した局所バイアスを取り入れる提案。
[10]	低解像度画像におけるトランスフォーマーの適用に関する研究。
[14]	ViTモデル（純粋なトランスフォーマーモデル）を導入し、画像認識において最先端の性能を達成。
[49]	ViTのトレーニングを小規模データセットで効果的に行うための正則化手法。
[42]	ResNetにおける3×3畳み込みを自己注意層に置き換える研究。
[37]	新しい注意メカニズムを設計するネットワークに関する研究。
[47]	新しい注意メカニズムを設計するネットワークに関する研究。
[26]	新しい注意メカニズムを設計するネットワークに関する研究。
[3]	新しい注意メカニズムを設計するネットワークに関する研究。
[27]	CIFAR-10での全結合ネットワーク、データ拡張、オートエンコーダーによる事前訓練を使用した研究。
[30]	カスタムの正則化と最適化アルゴリズムを用いた全結合ネットワークの訓練に関する研究。
[13]	ImageNetにおけるネットワーク評価に関する研究。
[46]	Inceptionスタイルの前処理に関する研究。
[22]	大規模データセットでの事前訓練を使用して画像分類の最先端を推進する研究。
[29]	大規模データセットでの事前訓練を使用して画像分類の最先端を推進する研究。
[34]	大規模データセットでの事前訓練を使用して画像分類の最先端を推進する研究。
[56]	大規模データセットでの事前訓練を使用して画像分類の最先端を推進する研究。
[11]	学習データ拡張を用いて優れた分類性能を達成する研究。
[4]	最近のトレーニングと拡張戦略を使用して、ResNetがいまだに最先端に近い性能を持つことを示す研究。

5 Conclusions

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 5 Conclusions We describe a very simple architecture for vision. Our experiments demonstrate that it is as good as existing state-of-the-art methods in terms of the trade-off between accuracy and computational resources required for training and inference. We believe these results open many questions. On the practical side, it may be useful to study the features learned by the model and identify the main differences (if any) from those learned by CNNs and Transformers. On the theoretical side, we would like to understand the inductive biases hidden in these various features and eventually their role in generalization. Most of all, we hope that our results spark further research, beyond the realms of established models based on convolutions and self-attention. It would be particularly interesting to see whether such a design works in NLP or other domains.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この節では、提案された視覚認識のための新しいアーキテクチャ（MLP-Mixer）の結論をまとめている。要旨は以下の通りである:

提案されたアーキテクチャは、精度と計算リソースのトレードオフにおいて、既存の最先端技術と同等の性能を示している。
実践的な側面として、学習された特徴がCNNやトランスフォーマーとどのように異なるかを調査する価値がある。
理論的な側面として、さまざまな特徴に隠れた帰納バイアスを理解し、それらが一般化に果たす役割を探る必要がある。
提案されたアーキテクチャが他の領域（NLPやその他のドメイン）でも有効であるかどうかを研究することが興味深い。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

改良点や工夫点に関する記載はないが、提案アーキテクチャが非常にシンプルであることに言及している。また、特徴学習の調査や一般化の理解に関する今後の研究の方向性が示されている。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)

提案されたアーキテクチャが、精度と計算リソースのトレードオフにおいて既存の最先端技術と同等の性能を持つことが示されているが、具体的な数値は記載されていない。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

メカニズムの解明については、帰納バイアスに関する理論的な理解が今後の課題として示されている。具体的には、MLP-Mixerが学習する特徴がCNNやトランスフォーマーのそれとどのように異なるのかを明らかにする必要があるとされている。

⑤具体的な処理方法の記載

具体的な処理方法の記載はない。ただし、MLP-Mixerの特徴学習のプロセスや、CNNやトランスフォーマーとの比較研究が将来的に行われるべきであることが示唆されている。

⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

比較に関する記載はないが、提案アーキテクチャ（MLP-Mixer）とCNNおよびトランスフォーマーの学習する特徴の違いを調査することが将来的な研究課題として示されている。

A Things that did not help

A.1 Modifying the token-mixing MLPs

A.2 Fine-tuning

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) A Things that did not help A.1 Modifying the token-mixing MLPs We ablated a number of ideas trying to improve the token-mixing MLPs for Mixer models of various scales pre-trained on JFT-300M. Untying (not sharing) the parameters Token-mixing MLPs in the Mixer layer are shared across the columns of the input table X ∈ RS×C . In other words, the same MLP is applied to each of the C different features. Instead, we could introduce C separate MLPs with independent weights, effectively multiplying the number of parameters by C. We did not observe any noticeable improvements. Grouping the channels together Token-mixing MLPs take S-dimensional vectors as inputs. Every such vector contains values of a single feature across S different spatial locations. In other words, token-mixing MLPs operate by looking at only one channel at once. One could instead group channels together by concatenating G neighbouring columns in X ∈ RS×C , reshaping it to a matrix of dimension (S · G) × (C/G). This increases the MLP’s input dimensionality from S to G · S and reduces the number of vectors to be processed from C to C/G. Now the MLPs look at several channels at once when mixing the tokens. This concatenation of the column-vectors improved linear 5-shot top-1 accuracy on ImageNet by less than 1–2%. We tried a different version, where we replace the simple reshaping described above with the following: (1) Introduce G linear functions (with trainable parameters) projecting RC to RC/G. (2) Using them, map each of the S rows (tokens) in X ∈ RS×C to G different (C/G)-dimensional vectors. This results in G different “views” on every token, each one consisting of C/G features. (3) Finally, concatenate vectors corresponding to G different views for each of the C/G features. This results in a matrix of dimension (S · G) × (C/G). The idea is that MLPs can look at G different views of the original channels, when mixing the tokens. This version improved the top-5 ImageNet accuracy by 3–4% for the Mixer-S/32 architecture, however did not show any improvements for the larger scales. Pyramids All layers in Mixer retain the same, isotropic design. Recent improvements on the ViT architecture hint that this might not be ideal [ 52 ]. We tried using the token-mixing MLP to reduce the number of tokens by mapping from S input tokens to S′ < S output tokens. While first experiments showed that on JFT-300M such models significantly reduced training time without losing much performance, we were unable to transfer these findings to ImageNet or ImageNet-21k. However, since pyramids are a popular design, exploring this design for other vision tasks may still be promising. A.2 Fine-tuning Following ideas from BiT [ 22 ] and ViT [ 14 ], we also tried using mixup [ 60 ] and Polyak averaging [ 36 ] during fine-tuning. However, these did not lead to consistent improvements, so we dropped them. We also experimented with using inception cropping [45] during fine-tuning, which also did not lead to any improvements. We did these experiments for JFT-300M pre-trained Mixer models of all scales.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この節では、提案されたMixerモデルに対する改良案を試したが効果がなかったことについて説明している。要旨は以下の通りである:

Token-mixing MLPのパラメータを独立させる試みは効果がなかった。
複数のチャネルをグループ化してトークンを混合する方法は、一部のモデルでわずかな精度向上をもたらしたが、他のスケールでは効果がなかった。
ピラミッド型の設計は、特定のデータセットではトレーニング時間を短縮したが、他のデータセットへの適用では成功しなかった。
Fine-tuningに関しては、mixupやPolyak averaging、inception croppingの使用が改善をもたらさなかった。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載

Token-mixing MLPの独立化: 各特徴量に異なるMLPを適用することで、パラメータの共有を止めたが、効果はなかった。
チャネルのグループ化: 複数のチャネルをグループ化し、トークンを混合する方法を試みた。特に、複数の「ビュー」を作成し、それを基にトークンを混合する方法で、Mixer-S/32モデルでは精度が3–4%向上したが、大規模モデルでは効果がなかった。
ピラミッド構造: Token-mixing MLPを用いてトークン数を削減するピラミッド型の構造を試みたが、ImageNetやImageNet-21kへの適用では効果が見られなかった。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)

チャネルのグループ化を用いた方法は、Mixer-S/32モデルにおいて、トップ5のImageNet精度を3–4%向上させた。
他の試みについては、性能向上は見られなかった。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

チャネルをグループ化して複数のビューを作成する方法は、異なる角度からトークンを捉えることができるため、トークン間の相互作用をより効果的に捉える可能性がある。これにより、Mixer-S/32モデルで精度向上が見られたと考えられる。

⑤具体的な処理方法の記載

Token-mixing MLPの独立化: 各特徴量に異なるMLPを適用することで、パラメータ共有を廃止した。
チャネルのグループ化: X ∈ RS×C を (S · G) × (C/G) に再形成し、MLPにより複数のチャネルをまとめてトークンを混合する方法。さらに、G個の線形関数を導入し、それぞれのトークンに異なる「ビュー」を与え、それを基に混合を行った。
ピラミッド型の設計: Token-mixing MLPを使用して、入力トークン数Sを出力トークン数S'に減少させる方法を試みた。

対応する引用元: [22], [14], [52], [60], [36], [45].

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

手法	改良点	精度の向上	結果
Token-mixing MLPの独立化	各特徴量に独立したMLPを適用	なし	改善なし
チャネルのグループ化 (単純な再形成)	チャネルをグループ化してトークンを混合	1-2% (linear 5-shot top-1 accuracy on ImageNet)	わずかに向上
チャネルのグループ化 (線形関数とビューの導入)	G個の線形関数を使って複数のビューを作成	3–4% (トップ5のImageNet精度)	Mixer-S/32で向上、大規模モデルで効果なし
ピラミッド型構造	トークン数を減少させる	トレーニング時間が短縮されたが、パフォーマンスへの影響なし	ImageNetやImageNet-21kでは効果なし
Fine-tuning (mixup, Polyak averaging, inception cropping)	Fine-tuningの際に追加のテクニックを導入	なし	改善なし

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

特になし。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
1-2%	Linear 5-shot top-1 accuracy on ImageNet (チャネルのグループ化による向上)
3-4%	トップ5のImageNet精度 (線形関数とビューの導入による向上)

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

変数名	説明
$ X \in \mathbb{R}^{S \times C} $	入力データの次元
$ S $	空間位置の次元
$ C $	特徴量の数
$ G $	グループ化するチャネルの数
$ S' $	出力トークン数 (ピラミッド型構造で使用)
$ \mathbb{R}^C $	チャネル次元
$ \mathbb{R}^{C/G} $	チャネルグループ後の次元

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

特に図や表についての記載はなかったため、該当なし。

B Pre-training: hyperparameters, data augmentation and regularization

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) B Pre-training: hyperparameters, data augmentation and regularization In Table 4 we describe optimal hyperparameter settings that were used for pre-training Mixer models. For pre-training on ImageNet and ImageNet-21k we used additional augmentation and regularization. For RandAugment [12 ] we always use two augmentations layers and sweep magnitude, m, parameter in a set {0, 10, 15, 20}. For mixup [ 60] we sweep mixing strength, p, in a set {0.0, 0.2, 0.5, 0.8}. For dropout [43 ] we try dropping rates, d of 0.0 and 0.1. For stochastic depth, following the original paper [19 ], we linearly increase the probability of dropping a layer from 0.0 (for the first MLP) to s (for the last MLP), where we try s ∈ {0.0, 0.1}. Finally, we sweep learning rate, lr, and weight decay, wd, from {0.003, 0.001} and {0.1, 0.01} respectively.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か: Pre-trainingのハイパーパラメータ、データ拡張、および正則化に関する詳細。
要旨:
- Mixerモデルの事前学習における最適なハイパーパラメータ設定が記載されている。
- ImageNetやImageNet-21kに対して追加のデータ拡張と正則化が用いられている。
- RandAugment, mixup, Dropout, Stochastic Depth, 学習率、および重み減衰のスイープ設定が示されている。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

データ拡張: RandAugmentを使用し、2つの拡張層を常に適用し、パラメータの大きさ $m$ を {0, 10, 15, 20} の中でスイープしている。
正則化:
- mixup: ミキシング強度 $p$ を {0.0, 0.2, 0.5, 0.8} でスイープ。
- Dropout: ドロップアウト率 $d$ を 0.0 と 0.1 で試行。
- Stochastic Depth: 初期のMLPでは0.0から開始し、最終MLPに向けて $s \in {0.0, 0.1}$ の確率でレイヤーをドロップする。
学習率および重み減衰のスイープ: 学習率 $lr$ を {0.003, 0.001} で、重み減衰 $wd$ を {0.1, 0.01} でスイープ。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)

性能向上に関する具体的な記載は無し。ただし、ハイパーパラメータの最適化によりモデル性能の調整が行われていることが示唆されている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

RandAugmentによるデータ拡張やmixup、stochastic depthなどの正則化手法は、過学習を防ぎつつモデルの汎化性能を向上させるために用いられる。これにより、異なるパラメータ設定に応じて性能が最適化される。

⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)

RandAugment: 2つの拡張層を適用し、パラメータ $m$ を {0, 10, 15, 20} でスイープする。
mixup: ミキシング強度 $p$ を {0.0, 0.2, 0.5, 0.8} でスイープ。
Dropout: ドロップ率 $d$ を 0.0 と 0.1 で試行。
Stochastic Depth: 初期のMLPでドロップ率0.0から開始し、最終MLPに向けて確率 $s \in {0.0, 0.1}$ でレイヤーをドロップ。
学習率のスイープ: 学習率 $lr$ を {0.003, 0.001} で調整。
重み減衰のスイープ: 重み減衰 $wd$ を {0.1, 0.01} で調整。

⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

手法	パラメータ設定	調整範囲	結果の違い
RandAugment	拡張層2つ	$m \in {0, 10, 15, 20}$	拡張の強度に応じて精度調整
mixup	ミキシング強度	$p \in {0.0, 0.2, 0.5, 0.8}$	混合比率により精度調整
Dropout	ドロップ率	$d \in {0.0, 0.1}$	過学習を抑制
Stochastic Depth	ドロップ率	$s \in {0.0, 0.1}$	深さに応じたレイヤードロップ
学習率	学習率	$lr \in {0.003, 0.001}$	学習速度調整
重み減衰	重み減衰	$wd \in {0.1, 0.01}$	過学習防止の調整

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

特になし。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
$ m \in {0, 10, 15, 20} $	RandAugmentの拡張強度
$ p \in {0.0, 0.2, 0.5, 0.8} $	mixupのミキシング強度
$ d \in {0.0, 0.1} $	Dropoutのドロップ率
$ s \in {0.0, 0.1} $	Stochastic Depthのドロップ率
$ lr \in {0.003, 0.001} $	学習率
$ wd \in {0.1, 0.01} $	重み減衰の値

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

変数名	説明
$ m $	RandAugmentの拡張強度
$ p $	mixupのミキシング強度
$ d $	Dropoutのドロップ率
$ s $	Stochastic Depthのドロップ率
$ lr $	学習率
$ wd $	重み減衰の値

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

特に図や表に関する記載は無いため、該当なし。

「⑤具体的な処理方法の記載」「⑥比較の記載」の書き方・まとめ方が分かりやすい。良好。

C Fine-tuning: hyperparameters and higher image resolution

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) C Fine-tuning: hyperparameters and higher image resolution Models are fine-tuned at resolution 224 unless mentioned otherwise. We follow the setup of [ 14 ]. The only differences are: (1) We exclude lr = 0.001 from the grid search and instead include lr = 0.06 for CIFAR-10, CIFAR-100, Flowers, and Pets. (2) We perform a grid search over lr ∈ {0.003, 0.01, 0.03} for VTAB-1k. (3) We try two different ways of pre-processing during evaluation: (i) “resize-crop”: first resize the image to 256 × 256 pixels and then take a 224 × 224 pixel sized central crop. (ii) “resmall-crop”: first resize the shorter side of the image to 256 pixels and then take a 224 × 224 pixel sized central crop. For the Mixer and ViT models reported in Table 3 of the main text we used (ii) on ImageNet, Pets, Flowers, CIFAR-10 and CIFAR-100. We used the same setup for the BiT models reported in Table 3 of the main text, with the only exception of using (i) on ImageNet. For the Mixer models reported in Table 2 of the main text we used (i) for all 5 downstream datasets. Fine-tuning at higher resolution than the one used at pre-training time has been shown to substantially improve the transfer performance of existing vision models [48 , 22 , 14 ]. We therefore apply this technique to Mixer as well. When feeding images of higher resolution to the model, we do not change the patch size, which results in a longer sequence of tokens. The token-mixing MLPs have to be adjusted to handle these longer sequences. We experimented with several options and describe the most successful one below. For simplicity we assume that the image resolution is increased by an integer factor K. The length S of the token sequence increases by a factor of K2. We increase the hidden width DS of the token-mixing MLP by a factor of K2 as well. Now we need to initialize the parameters of this new (larger) MLP with the parameters of the pre-trained MLP. To this end we split the input sequence into K2 equal parts, each one of the original length S, and initialize the new MLP so that it processes all these parts independently in parallel with the pre-trained MLP. Formally, the pre-trained weight matrix W1 ∈ RDS ×S of the original MLP in Eq. 1 of the main text will be now replaced with a larger matrix W′ 1 ∈ R(K2·DS )×(K2·S). Assume the token sequence for the resized input image is a concatenation of K2 token sequences of length S each, computed by splitting the input into K × K equal parts spatially. We then initialize W′ 1 with a block-diagonal matrix that has copies of W1 on its main diagonal. Other parameters of the MLP are handled analogously.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か: Fine-tuningにおけるハイパーパラメータ設定や高解像度画像を用いたモデルの転移学習能力向上について。
要旨:
- Fine-tuning時の学習率設定や、CIFAR、VTABなど特定のデータセットでの異なる学習率グリッドサーチ手法の説明。
- 2つの画像前処理手法（resize-crop、resmall-crop）の比較と、その適用例。
- 事前学習時よりも高い解像度でFine-tuningすることで転移学習能力が向上することの説明。
- 高解像度画像の入力に対してトークンミキシングMLPの調整方法と、その成功例。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

学習率の調整: CIFAR-10、CIFAR-100、Flowers、Petsに対して、lr=0.06を追加。VTAB-1kに対しては、lr ∈ {0.003, 0.01, 0.03} でグリッドサーチを行う工夫が施されている。
画像前処理の違い:
- 「resize-crop」と「resmall-crop」という2つの異なる画像前処理方法が試され、特定のデータセットに応じて適用されている。
- Mixerモデルにおいては、ImageNet、Pets、Flowers、CIFAR-10、CIFAR-100で「resmall-crop」が使用され、BiTモデルではImageNetに対して「resize-crop」が使用されている。
高解像度Fine-tuning: 高解像度でのFine-tuningによる転移学習能力の向上が確認されており、そのためにトークンミキシングMLPのサイズを拡張するアプローチが提案されている。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)

高解像度でFine-tuningすることにより、転移学習能力が「既存の視覚モデルで大幅に向上」したことが記載されている。具体的な数値は記載されていないが、この技術の有効性は確認されている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

画像解像度を上げると、トークン列の長さが増加し、それに伴いトークンミキシングMLPが処理する必要のあるトークン数も増加するため、MLPの隠れ層の幅を同じ比率で増加させる必要がある。この調整により、元の事前学習済みのMLPのパラメータを有効に活用しつつ、高解像度画像の処理が可能となる。

⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)

Fine-tuning手法:
- 画像解像度224でFine-tuningを実施。
- CIFAR-10、CIFAR-100、Flowers、Petsでは、学習率 $lr = 0.06$ を追加し、グリッドサーチを実施。
- VTAB-1kに対しては、$lr \in {0.003, 0.01, 0.03}$ でグリッドサーチを行う。
画像前処理:
- 「resize-crop」: 画像を256×256ピクセルにリサイズし、224×224ピクセルの中央部分を切り取る。
- 「resmall-crop」: 画像の短辺を256ピクセルにリサイズし、224×224ピクセルの中央部分を切り取る。
- MixerおよびViTモデルでは「resmall-crop」をImageNet、Pets、Flowers、CIFAR-10、CIFAR-100に適用し、BiTモデルでは「resize-crop」をImageNetに適用。
高解像度Fine-tuning:
- 解像度を整数係数 $K$ で増加させると、トークン列の長さが $K^2$ 倍に増加する。このため、トークンミキシングMLPの隠れ層の幅も $K^2$ 倍に増加させる必要がある。
- 事前学習済みのMLPパラメータを活用するため、重み行列 $W_1 \in \mathbb{R}^{D_S \times S}$ をより大きな行列 $W'_1 \in \mathbb{R}^{(K^2 \cdot D_S) \times (K^2 \cdot S)}$ に置き換える。元のトークン列を $K \times K$ 等分割し、それぞれの部分を独立して並列処理できるように初期化する。
- この際、ブロック対角行列により、元の重み行列 $W_1$ を対角成分に配置して初期化する。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

Fine-tuningにおける画像前処理の違いについて、2つの手法「resize-crop」と「resmall-crop」が比較されている。それぞれの手法の適用先データセットが異なり、使用されるモデルも異なる。

前処理方法	使用モデル	適用データセット	記載内容
resize-crop	BiT	ImageNet	画像を256×256にリサイズし、224×224中央部分を切り取る
resmall-crop	Mixer, ViT	ImageNet, Pets, Flowers, CIFAR-10, CIFAR-100	画像の短辺を256ピクセルにリサイズし、224×224中央部分を切り取る

（対応する図/表番号: Table 3）

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

Fine-tuning時の解像度設定と学習率の違いについても表でまとめることができる。

データセット	解像度	学習率 (lr)	その他の設定
CIFAR-10, CIFAR-100	224	0.06	既存の事前学習モデルに基づく
VTAB-1k	224	{0.003, 0.01, 0.03}	グリッドサーチ
Pets, Flowers	224	0.06	特別な設定なし

（対応する図/表番号: Table 2, Table 3）

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
224	Fine-tuning時の基本解像度
0.06	CIFAR-10、CIFAR-100、Pets、Flowersで使用した学習率
0.003, 0.01, 0.03	VTAB-1kにおけるグリッドサーチ対象の学習率
256×256	resize-cropで使用されるリサイズ後の画像サイズ
224×224	resize-crop、resmall-cropの中央部分の切り取りサイズ
K	高解像度Fine-tuning時の整数係数
K^2	トークン列の長さとMLP隠れ層の幅を増加させる際の係数

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

変数名	説明
lr	学習率
K	解像度を整数倍に増加させるための係数
S	トークン列の長さ
D_S	MLPの隠れ層の幅
W_1	元のMLPの重み行列
W'_1	高解像度Fine-tuning時に使用される拡張されたMLPの重み行列

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

Table 2: MixerモデルにおけるFine-tuning結果を示し、異なるデータセットでのFine-tuning設定とその性能の違いを比較している。この表では特に、高解像度でFine-tuningした場合の性能向上が確認できる。
Table 3: Mixer、ViT、BiTモデルを用いた実験結果を比較しており、各モデルでの前処理手法や学習率設定の違いがどのように転移学習能力に影響を与えるかを示している。

CIFAR-10, CIFAR-100等の学習率は、0.06ではなく、{0.003, 0.06}の中でグリッド探索、が正しい。
論文の本文の書き方が分かりにくいので(「0.06を含める」という記載のみ)、仕方ない。

D Weight visualizations

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) D Weight visualizations For better visualization, we sort all hidden units according to a heuristic that tries to show low frequency filters first. For each unit, we also try to identify the unit that is closest to its inverse. Figure 6 shows each unit followed by its closest inverse. Note that the models pre-trained on ImageNet and ImageNet-21k used heavy data augmentation. We found that this strongly influences the structure of the learned units. We also visualize the linear projection units in the embedding layer learned by different models in Figure 7. Interestingly, it appears that their properties strongly depend on the patch resolution used by the models. Across all Mixer model scales, using patches of higher resolution 32×32 leads to Gabor-like low-frequency linear projection units, while for the 16×16 resolution the units show no such structure.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
重みの可視化に関する記載である。

要旨:

隠れユニットを可視化し、低周波フィルタを優先的に表示するためにヒューリスティックを使用している。
各ユニットとその最も近い逆ユニットを特定し、表示している。
ImageNetおよびImageNet-21kでの事前学習では、強いデータ拡張が学習されたユニットの構造に大きな影響を与えている。
埋め込み層の線形射影ユニットを可視化し、パッチ解像度に応じてその性質が異なることを確認している。
高解像度（32×32）のパッチを使用した場合、ガボールのような低周波数の線形射影ユニットが見られるが、16×16解像度ではそのような構造は見られない。

②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

隠れユニットの可視化に関して、低周波数フィルタを優先的に表示するためのヒューリスティックを採用している。また、各ユニットに対して最も近い逆ユニットを特定して並べて表示することで、ユニットの特徴をより分かりやすく表現している。これにより、モデルの重みの構造や学習された表現の特性を深く理解する手助けをしている。

③性能が向上した記載があれば説明下さい。

性能向上に関する具体的な数値は記載されていないが、ImageNetおよびImageNet-21kでの事前学習時に強力なデータ拡張が学習されたユニットの構造に大きな影響を与えていることが記載されている。これにより、より豊かな特徴表現が学習されたと推測できる。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

モデルの重みの構造が、データ拡張やパッチ解像度によって大きく異なることが示されている。特に、高解像度のパッチを使用するとガボールのような低周波数フィルタが出現する一方で、低解像度のパッチではそのようなフィルタは観察されない。これは、高解像度であるほどより細かな特徴を捉える必要があるため、フィルタがより特化された形状を持つようになるためと考えられる。

⑤具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。

隠れユニットを可視化する際、低周波フィルタが最初に表示されるようにヒューリスティックな手法でユニットをソートしている。
各ユニットに対して、その逆に最も近いユニットを特定し、並べて表示する。
埋め込み層の線形射影ユニットを可視化し、異なるパッチ解像度での違いを確認する。
32×32の高解像度パッチを使用した場合、ガボールのような低周波のフィルタが学習されるが、16×16の解像度ではそのようなフィルタは見られない。

⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)

解像度	線形射影ユニットの特徴	記載内容
32×32	ガボールのような低周波数フィルタが見られる	高解像度パッチに対応
16×16	特徴的な構造は見られない	低解像度パッチに対応

（対応する図番号: 図6, 図7）

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

ユニットの可視化項目	説明
ユニットのソート	低周波数フィルタが最初に表示されるようにヒューリスティックでソートされる
逆ユニットの特定	各ユニットに最も近い逆ユニットを特定して並べて表示する

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
32×32	高解像度パッチの解像度
16×16	低解像度パッチの解像度

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

該当なし

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか(掲載理由・注目ポイント等)を説明下さい。

図6: 隠れユニットとその逆ユニットの可視化結果を示している。これにより、各ユニットの学習された特徴とその反対の特徴がどのように表現されているかがわかる。
図7: 埋め込み層の線形射影ユニットの可視化結果を示し、パッチ解像度が異なると学習されるフィルタの構造がどのように変化するかを示している。特に32×32の高解像度パッチでは、ガボールのような低周波数フィルタが見られる点が注目ポイントである。

あとがき

所感

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。(良い意味で論文の要点をそのまま抜き出した形)

分かったこと

分かったこと・注目した点を列挙すると:

MLP-MixerはMLP（多層パーセプトロン）だけで構成されたモデルであり、CNNやTransformerがなくても高性能を発揮できることを示している。

MLP-Mixerは，空間的な位置や特徴チャンネルに繰り返し適用される多層パーセプトロン（MLP）をベースとしており，CNNもTransformerも使わない画像分類アルゴリズム。
MLPのみを使用するメリットは，アーキテクチャの単純さと計算速度。
MLP-Mixerは，ほぼ3倍の速度で大規模なデータセットでのトレーニングができ，最先端のモデル（ViTやBiT）と比較して同様の結果を達成。

10M枚程度のデータセットでは、特化したCNNに若干劣る。

MLP-Mixerは，パッチごとの線形埋め込み，MLP-Mixerブロック，そしてクラス分類器で構成。位置埋め込みを使用しない。

MLP-Mixerは、パッチ単位での特徴を「混合」する層と、空間情報を「混合」する層で構成される。

MLP-Mixerの特徴は、パッチごとにMLPを適用することで局所的な特徴を抽出し、空間情報を別の層で「混合」する点にある。空間情報（トークン間の相互作用）とチャンネル情報（各トークンの特徴）の相互作用を独立したMLP層で処理することで、効率的な「混合」を実現している。この構造により、AttentionやConvolutionの代わりにMLPだけで十分な性能が得られることが示されている。

CNNやViTのような複雑な計算は必要なく、シンプルな行列乗算やリシェイプ操作のみで動作する。
このシンプルさが、効率的なトレーニングと推論を可能にしており、特に大規模データセットで優れた性能を発揮する。

skip-connections、dropout、layer normを使用し、モデルの安定性と汎化性能を向上させる (Figure 1)。

MLP-Mixerは以下の手順で処理を行う:
*画像は非重複のパッチに分割され、各パッチは同一の射影行列で隠れ次元Cに投影され、二次元テーブル「パッチ × チャンネル」の形状に変換する。

Mixer層を適用する。Mixer層は、トークン混合MLPとチャンネル混合MLPの2つのMLP層を含む。全ての列に対して同じMLPが適用される。
各MLP層は、2つの全結合層とGELU非線形関数で構成されている。
Skip-connections、Dropout、およびLayer normが各層に適用され、モデルの安定性を高める (Figure 1)。

パラメータ共有:
パラメータ共有により、モデルを大きく拡張する際のメモリコストが抑制されている。これは特に、隠れ次元Cやシーケンス長Sが増加した場合に顕著に有効である。
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チャンネル混合MLPやトークン混合MLPは、入力テーブル X の各行や各列に対してそれぞれ適用されるが、層内でパラメータが共有されている。具体的には、チャンネル混合MLPはテーブルの全ての行に、トークン混合MLPは全ての列に対して、同じパラメータが使用される。
このパラメータ共有により、アーキテクチャが入力パッチの数 S やチャンネルの数 C を増加させた際にも、モデルのパラメータ数が急激に増加することを防ぎ、メモリの節約につながる。
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パラメータ共有は、CNNにおける空間的な位置に依存しない性質（畳み込み層の位置不変性）と似た働きをするが、特にトークン混合MLPにおいては、すべてのチャネルで同じカーネル（全受容野を持つ）が共有される点で異なる。
このパラメータの共有は、CNNにおけるセパラブル畳み込み（各チャネルごとに独立したカーネルを使用する手法）とは異なり、すべてのチャネル間で同一のカーネルが使用される。つまり、トークン混合MLPは各チャネルに対して全受容野を持つ同一カーネルを適用する。
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驚くべきことに、このようなパラメータ共有によっても、モデルの実際の性能には悪影響を及ぼさないことが、Supplementary A.1で確認されている。

1.3M: ImageNetのトレーニング例の数
14M: ImageNet-21kの画像数
3.7k: Oxford-IIIT Petsのトレーニング例の数
2k: Oxford Flowers-102のトレーニング例の数
1k: VTAB-1kでのデータセットごとのトレーニング例の数

ImageNet-21kでの事前学習では、データセットが大きいため、正則化が有効に機能している。ViTでも同様のメカニズムが働いており、正則化が重要な役割を果たしているとされる。

Pre-trainingデータセットが大きくなると、特に大規模なMixerモデルの性能が著しく向上する。

同じ計算リソースを用いた場合、MixerはResNetやViTと比べてより効率的に性能を向上させる。

Mixerモデルのスケーリングは、モデルサイズ（レイヤー数、隠れ層次元、MLP幅）と入力画像解像度の2つの手法に基づいて行われる。

小さなサブセット（3%）でPre-trainingした場合、すべてのMixerモデルが過学習するが、データセットが大きくなるとMixer-L/32およびMixer-L/16の性能は急速に向上する【図2右】。

Mixerはパッチの順序・各パッチ内のピクセルの順序(全パッチ共通の順序の場合のみ)に対して不変であり、これにより変換後も高い性能を維持できる【図4下】。

Mixerでは、全体の画像を処理する特徴量と、より局所的な領域を処理する特徴量が学習される。
CNNの局所的なピクセル処理とは対照的に、Mixerはtoken-mixing MLPを使って、globalな空間的情報の交換を行うことが可能である。

JFT-300Mデータセットで訓練されたMixer-B/16モデルの最初の3つのtoken-mixing MLP層の隠れユニットを可視化した。
各ユニットは14×14のパッチごとに196個の重みを持ち、ユニットをペアにして位相が反対のカーネルの出現が多く見られる。

理論的な側面として、さまざまな特徴に隠れた帰納バイアスを理解し、それらが一般化に果たす役割を探る必要がある。

Mixerモデルに対する改良案を試したが効果がなかったことについても説明がある。
Token-mixing MLPの独立化: 各特徴量に異なるMLPを適用することで、パラメータの共有を止めたが、効果はなかった。
ピラミッド構造: Token-mixing MLPを用いてトークン数を削減するピラミッド型の構造を試みたが、ImageNetやImageNet-21kへの適用では効果が見られなかった。

RandAugment, mixup, Dropout, Stochastic Depth, 学習率、および重み減衰の設定が示されている(表4)。

隠れユニットを可視化する際、低周波フィルタが最初に表示されるようにヒューリスティックな手法でユニットをソートしている。

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