[Journal club] Pay Attention to MLPs

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1. Hanxiao Liu, Zihang Dai, David R. So, Quoc V. Le (Google Research, Brain Team) Pay Attention to MLPs Liu, Hanxiao, et al. "Pay Attention to MLPs." arXiv preprint arXiv:2105.08050 (2021). 慶應義塾大学 杉浦孔明研究室 畑中駿平
2. 2 • Attention-free transformer の一種である「gMLP」の提案 • Transformer の構造を変更した gate 付き Multi Layer Perceptron ( MLP ) のみで設計 概要 ✓ gMLP が現在の Transformer よりも優れた性能、または同等の性能を発揮 ✓ self-attention がさほど重要な要素ではない
3. 3 • Transformer [Vaswani+, NIPS2017] の出現 − Natural Language Processing ( NLP ) … LSTM・RNN → BERT [Devlin+, NAACL2018] − Computer Vision ( CV ) … CNN → ViT [Dosovitskiy+, ICLR2020] • self-attention の特徴 1. 再帰的ではない ( = 並列処理 ) 2. token 間の空間情報を取得 背景：Transformer の出現による NLP, CV の発展
4. • Attention 機構のメリット [Bahdanau+, ICLR2015] − 入力データの表現に基づいた動的なパラメータの 決定により、より有効な帰納バイアスを導入可能 − 帰納バイアスが顕著に有効かどうか未解決 • MLP のメリット[Hornik+, 1989] − 静的なパラメータで任意の関数を近似可能 問題提起：MLP での代替案・Attention の必要性 • MLP で self-attention の特徴を表現可能か • self-attention を用いる必要性の是非 4
5. 5 • 2021年以降に MLPs が再評価されている − ただし、MLP よりも Transformer のほうが依然として精度がよい 既存手法：MLPs が再評価されている ( 2021年以降 ) 既存手法 特徴 Transformer BERT [Devlin+, NAACL2018] • TransformerのEncoderを使ったモデル • 事前学習としてMLMとNSPを学習 ViT [Dosovitskiy, ICLR2020] DeiT [Hugo+, 2020] • 画像パッチを単語のように扱う • DeiT は ViT の学習データやパラメータを減らしたモデル MLP MLP-Mixer [Tolstikhin+, 2021] • 画像パッチをチャンネル方向および空間方向に関して MLPで変換 ResMLP [Touvron+, 2021] • 画像パッチをMLPのみでできた残差ブロックに複数回 通して、分類ヘッドに入力
6. • 同一サイズの 𝐿 個の gMLP block で構成 • Spatial Gating Unit ( SGU ) − token 間の空間相互作用を取得 • 入力 ( 出力 ) 形式：Transformer に準ずる − 入力 ∶ sequence length 𝑛 × dimension 𝑑dim • Position embedding は不要 − SGU が空間情報を取得するため 提案手法 ( 1/4 )：Overview gMLP Model 6 ① ② ③
7. 1. Input Embedding 層で 𝑛 × 𝑑dim の次元 𝑋 に変換 − NLP：単語をベクトル化 − CV ：バッチ分割 → ベクトル化 2. Normalization 層 ( 正規化 ) 3. Channel Projection 層 ：𝑈 − チャネル方向に線形射影 (𝑑dim → 𝑑ffn ) 4. Activation 層 ( 活性化関数 )：𝜎(∙) − ここでは GeLU 関数を使用 5. 𝑛 × 𝑑ffn 次元の 𝑍 を得る 提案手法 ( 2/4 )：① Input Embedding ～ Activation Norm Channel Proj GeLU 𝑛 𝑑dim 𝑑ffn 𝑈 𝜎(∙) 𝑍 𝑍 = 𝜎(𝑋𝑈) 𝑋 𝑛 7
8. 6. 𝑍 を 𝑍1 , 𝑍2 に分割 − 分割方法：チャネル方向に 2 分割 7. 𝑍2 を正規化 − 過学習防止 8. Spatial Projection 層： 𝑓𝑊,𝑏 𝑍2 = 𝑊𝑍2 + 𝑏 − 空間方向に線形射影 − 𝑊 ：重み行列 ( 𝑛 × 𝑛 ) − 𝑏 ：バイアス項 9. 𝑍1 と 𝑓𝑊,𝑏 𝑍2 を結合：𝑠(∙) 提案手法 ( 3/4 )： ② Spatial Gating Unit ( SGU ) 𝑠 𝑍 = 𝑍1 ⨀ 𝑓𝑊,𝑏 𝑍2 8 𝑍 Norm Spatial Proj 𝑍1 𝑍2 𝑓𝑊,𝑏 (∙) 𝑠(∙)
9. 10. 𝑠(𝑍) を線形射影：𝑉 − チャネル方向に射影し、 𝑛 × 𝑑dim 次元 𝑌 に変換 − 𝑌 = 𝑠 𝑍 𝑉 11.Input Embedding 層の出力 𝑋 と加算 − 出力 𝑋out は 𝑛 × 𝑑dim 次元 12.以降 gMLP block を 𝐿 層繰り返す 提案手法 ( 4/4 )：③ gMLP block output 𝑠(𝑍) 𝑋out = 𝑋⨁𝑌 Channel Proj SGU Input Embedding 𝑉 (𝑛, 𝑑dim ) (𝑛, 𝑑dim ) 𝑋out 𝑌 𝑋 (𝑛, 𝑑fnn ) 9
10. • ImageNet で画像分類タスクの性能比較 − gMLP は3つのサイズのモデルを用意 ✓ DeiT と同等な性能 − self-attention は CV において不要 ✓ 他の MLP 系列の中で最も精度が高い − SGU の有効性の確認 ✓ CNN モデルのほうがよい精度 − EfficientNet [Tan+, ICML2019] − NFNet [Brock+, 2021] 結果 ( 1/3 )：画像分類タスクで DeiT と同等な性能を獲得 10 Model ImageNet Top1 ( % ) ConvNets EfficientNet-B0 77.1 EfficientNet-B3 81.6 EfficientNet-B7 84.3 NFNet-F0 84.3 Transformer DeiT-Ti 72.2 DeiT-S 79.8 DeiT-B 81.8 MLP-like Mixer-B/16 76.4 Mixer-L/16 71.8 ResMLP-12 76.6 ResMLP-24 79.4 ResMLP-36 79.7 gMLP-Ti ( ours ) 72.0 gMLP-S ( ours ) 79.4 gMLP-B ( ours ) 81.6
11. • Masked Language Modeling ( MLM ) で事前学習し、2種類の NLP 分類タスクとその精度を比較 MNLI-m ✓ self-attention は scalability を達成する要因ではない ✓ MNLI のような複数文のタスクを扱う場合、Transformer のほうが性能が高い → self-attention は cross-sentence alignment に関与していると仮定 結果 ( 2/3 )：self-attention は scalability に関与しない どちらもグラフ の傾きが同等 11 MNLIタスクでは 精度で下回る SST-2 Finetuning accuracy Finetuning accuracy Params ( log scale ) Params ( log scale )
12. • Attention 機構は特定のタスク ( ex. MNLI ) に 有効である可能性 • Attention 機構を SGU に組み込む − size 64 の single head-attention − gmlp × self-attention ：aMLP • aMLP が文レベル間の関係性をとるか確認 Ablation： gMLP に Attention 機構を加える ( aMLP ) 12
13. • 同様に、NLP の2種類の分類タスクの精度を比較 ( Transformer vs aMLP ) MNLI-m SST-2 ✓ gMLP の欠点部分を aMLP が克服 → self-attention は文レベル間の関係性に寄与 結果 ( 3/3 )：aMLP が Transformer を精度で上回る 13 MNLI タスクでも Transformerを上回る Finetuning accuracy Finetuning accuracy Params ( log scale ) Params ( log scale )
14. 14 • timm ライブラリの ImageNet 学習済みモデルを使用 • gMLP が正しく認識・EfficientNet が誤認識した例 ✓ gMLP は局所的な認識、 Efficient Net は全体的な認識をしている gMLP と EfficientNet を実際に動かしてみた① ( 定性的結果 ) https://github.com/rwightman/pytorch-image-models.git 正解：アイスキャンディ 正解：瓶のキャップ EfficientNet の誤認識例 × ザリガニ × 水筒 EfficientNet の誤認識例 × トラック × 芝刈り機
15. 15 • gMLP が誤認識・EfficientNet が正しく認識した例 ✓ gMLP は 物体が見切れている or 端に位置している 画像に対して認識が弱い → CV 分野にも aMLP を用いることで、画像バッチ間の関係性に注目し改善されるのではないか gMLP と EfficientNet を実際に動かしてみた② ( 定性的結果 ) https://github.com/rwightman/pytorch-image-models.git 正解：公園のベンチ 正解：テニスボール gMLP の誤認識例 × 斧 × カタツムリ gMLP の誤認識例 × タランチュラ × 注射器
16. 16 • Attention-free transformer の一種である「gMLP」の提案 • self-attention 機構は CV ではほぼ必要性がない • NLP でも特定のタスク以外では必要性が低い まとめ SLIDE 16 ✓ self-attention は文横断的な alignment を必要とするタスクに有効 ✓ gMLP のモデルを大きくする or aMLP でTransformer との差を縮小