Vision Transformers比基于CNN的模型更具有潜力

Vision Transformer (ViT)自发布以来获得了巨大的人气，并显示出了比基于CNN的模型(如ResNet)更大的潜力。但是为什么Vision Transformer比CNN的模型更好呢？最近发表的一篇文章“Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?”指出，ViT的优势来自以下几个方面：

ViT不同层的特征更加均匀，而CNN模型不同层的特征呈网格状

ViT的低层的注意力包含全局信息，而CNN的性质在低层只关注局部

在ViT的较高层中，跳跃连接在信息传播中发挥突出作用，而ResNet/CNN跳跃连接在较高层中传递的信息较少

此外，数据的规模和全局平均池化的使用都会对ViT的表示产生很大的影响。

ViT和CNN的主要区别

首先，让我们看看下面的两个架构，ViT和一个典型的CNN模型ResNet50。ResNet50接收整个狗图像，并进行2D卷积，内核大小为7×7，用残差块叠加50层，最后附加一个全局平均池化和一个dense层，将图像分类为“狗”。ViT首先将狗图像分解为16*16个patch，将每个patch视为一个“token”，然后将整个token序列送入transformer编码器，该编码器由多头自注意力块组成，编码器特征随后被发送到MLP层，用于分类“狗”类。

 

上: ResNet50; 下: ViT

对于两个长度不同的特征向量，很难衡量它们的相似性。因此，作者提出了一种特殊的度量，中心核对齐(CKA)，整个论文中都在使用这个。假设X和Y是m个不同样本的特征矩阵，K=XX^T^, L=YY^T^，则利用Hilbert-Schmidt独立准则(HSIC)的定义，定义CKA如下：

X和Y越相似，CKA值越高。更多的定义细节可以在论文的第3节中找到。

有了CKA的定义，一个自然的问题出现了：ViT和CNN的不同层的特征有多相似？作者表明，模式是相当不同的， ViT在所有层上有一个更统一的特征表示，而CNN/ResNet50在较低和较高的层上有一个网格状的模式。这意味着ResNet50在它的低层和高层之间学习不同的信息。

左：ViT各层特征对之间的CKA值，右:ResNet50所有层的特性对之间的CKA值。

但是ResNet在其较低层次和较高层次学习的“不同信息”是什么呢？我们知道对于CNN模型，由于卷积核的性质，在较低的层只学习局部信息，在较高的层学习全局信息。所以在不同的层之间有一个网格状的模式就不足为奇了。那么我们不禁要问，ViT怎么？?ViT是否也在其底层学习局部信息？

如果我们进一步观察自注意力头，我们知道每个token会关注所有其他token。每个被关注的token都是一个查询patch，并被分配一个注意力权重。由于两个“token”代表两个图像patch，我们可以计算它们之间的像素距离。通过将像素距离和注意力权重相乘，定义了一个“注意力距离”。较大的注意力距离意味着大多数“远处的patch”具有较大的注意权重——换句话说，大多数注意力是“全局的”。相反，小的注意距离意味着注意力是局部的。

注意力距离的计算

作者进一步研究了ViT中的注意力距离。从下面的结果中，我们可以看到，虽然从较高层(block 22/23，红色高亮显示)的注意力距离主要包含全局信息，但是，即使是较低层(block 0/1，红色高亮显示)仍然包含全局信息。这和CNN的模型完全不同。

现在我们知道ViT甚至在它的底层也学习全局表示，下一个要问的问题是，这些全局表示会忠实地传播到它的上层吗？如果是这样，是怎么实现的？

作者认为关键是ViT的跳跃连接。对于每个block，在自注意力头和MLP头上都存在跳跃连接。通过将跳跃连接的特征的范数除以通过长分支的特征的范数，作者进一步定义了一个度量：归一化比率(Ratio of norm, RoN)。他们发现了惊人的相变现象，在较低的层次上，分类(CLS)token的RoN值很高，而在较高的层次上则低得多。这种模式与空间token相反，其中RoN在较低的层中较低。

归一化比率:|z|/|f(z)|。其中z是通过跳跃连接的特特征。F (z)是经过长分支的特征。

如果他们进一步删除ViT不同层的跳跃连接，那么CKA映射将如下所示。这意味着跳跃连接是使ViT不同层之间的信息流成为可能的主要(如果不是全部的话)机制之一。

除了强大的跳跃连接机制和在较低层次学习全局特征的能力外，作者还进一步研究了ViT在较高层次学习精确位置表示的能力。这种行为与ResNet非常不同，因为全局平均池化可能会模糊位置信息。

此外，作者指出，有限的数据集可能会阻碍ViT在较低层次学习局部表示的能力。相反，更大的数据集特别有助于ViT学习高质量的中间层表示。

　　

      审核编辑：彭静