引言

最近一年来，Transformer在CV领域又掀起了一股新的潮流，尤其是ViT这篇文章，可以说是在CV的Transformer的应用方面挖了一个大坑，后面也如雨后春笋般掀起了一个改进和优化ViT的大潮，或者说在VIT的启发下又出现了新的方法（比方说MAE，BEIT等）。

这篇文章的主要目的是梳理从Transformer到VIT再到MAE都有什么思路上，架构上的变化，为什么要对某些地方进行修改或者提升，以及一些具体的技术细节，总的来说，是为了穿起来一个故事，来介绍这一整个趋势的前因后果和我自己的一些思考。

并且这三篇论文的写作可以说都是很成功的，从写作的角度也可以学到如何书写一篇优秀的论文。

Transfomer

先放论文链接：Attention Is All You Need

提出的背景

这篇文章在最初的时候是针对机器翻译的场景下提出的。

相对于RNN提出的主要原因

1. RNN的计算是单向序列化的，当前词的状态是由钱前一个隐藏状态和当前词共同决定的，这样就保证了信息的传递。但这样带来的缺点是，计算当前状态的时候，必须要前面的状态计算完成才可以，是无法并行的，不能发挥GPU的计算优势。
2. 如果当前的序列比较长，前面的状态都需要存下来，导致内存开销比较大。

相对于CNN提出的主要原因：
每个卷积核比较小（例如3*3），如果两个像素的距离比较远的话，想要融合两个像素的信息则需要很多层卷积才能办到。用注意力机制的话可以一次看到所有的输入序列。

模型架构

这里用的是论文里面的插图：

左边框内的是编码器，右边框内的是解码器，编码器解码器的层数都是N层的。

编码器：一次性可以看全句子，将输入序列的每一个元素转化为一系列的连续的向量。
解码器：自回归，在过去时刻的输出作为当前的输入，一个词一个词的往外翻译，不能看到全句。

具体细节

Add&Norm

这一层相当于是ResNet的直连和Normalization

但是需要注意的是，RseNet的Normalization是指在Batch中的Normalization，针对的场景是我们输入图片的尺寸都是相同的，这样的话可以对一个batch内的所有图片做Norm，但是对于文本序列来讲，很有可能长度是不一样的，这样在一个batch内做norm就会失去意义，因为尺度是不同的，用较短的序列求得的batch norm不一定会适合长序列，会有抖动比较大的问题。

所以，这里的Norm采用的是layer norm，是对每个样本的不同feature做的normalization，而batch norm是对同一个特征的不同样本做的normalization。

Attention：

首先来解释什么是attention，一句话解释就是有等长的value和key，按照query与key的相似度来确定每个value对输出的权重。

例如，现在有v1，v2，v3三个value和k1，k2，k3三个key，当一个新的输入query进来的时候，计算query和k1，k2，k3的相似度之后，发现query与k1最接近，所以输出的值中v1占最大的权重，v2次之，v3最小，得到最后的输出。不同的相似函数会有不同的注意力版本。Transformer用的相当于是内积。


这里的Q,K,V分别是Query矩阵，Key矩阵，Value矩阵，dk代表的是每个key的维度，如果我们有n个query，每个query有dk个维度写成一个矩阵，Q就是n*dk的维度，然后我们有m个key（注意n和m可以不同的）这样的话，K矩阵就是m*dk的维度，转置之后是dk*m的维度，和Q相乘之后，是n*m的维度，算到这里，相当于我们已经计算出了query中每个q对应m个key的相似度了（这里用的是内积的方法，其实就是cos距离）然后再做一次根号dk的归一化，并且用softmax对每个q对应的m个key的相似程度进行转换，得到的n*m的矩阵就是权重，再乘以m*dv的V矩阵，就是加权的结果，一次输出了n个query的结果，并行能力大大提升！ 两次矩阵乘法可以高效计算。

根号dk的归一化主要是为了解决序列过长的时候softmax输出向0或者1偏斜导致梯度过小收敛慢的问题。

Mask的作用：避免模型在t时间看到t时间之后的序列，这样具体操作就是在t时间之后的输出换成一个很大的负数，这样经过softmax之后，计算结果会趋于0，自动的抛去了。

Multi-Head Attention

为什么做多头注意力：

从上面attention的分析来看，所有的计算都说是线性的，没有什么可供学习的参数，这里仿照CNN多通道的思路，VKQ线性投影h次到不同的低维空间（也就是给h次机会投影），其中投影的方向是可以学习的参数，然后对不同的头的结果再做一次投影回到原来的大小。也就是说，没有多头的概念模型是不能学到东西的。

自注意力机制（self attention）

这里的QKV都是从输如来的，分成了QKV，所以叫自注意力

接下来重点关注解码器的多头注意力，也就是红色标出来的地方，其中k和v是当前的输出，q来自于上一个时刻的输出，然后通过注意力机制来预测下一个时刻的输出，这样就完成了一个词一个词往外蹦的效果。即根据当前解码器的输入，去编码器的输出里面挑我感兴趣的地方。

Positional Encoding

这个部分主要是为了解决输入没有序列顺序信息的问题。不像是RNN用上一个状态来表示过去的时序信息，Transformer
具体做法是用周期不同的sin和cos函数将当前词的位置信息转化成一个长为512的向量，再相加到input的向量中。

ViT

照例是论文链接：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

提出的背景：

ViT主要是针对在CV领域还没有用Transformer的情况下提出的，提出之后，可以用于同一个模型框架的多模态任务当中。卷积神经网络还是主流，但是自注意力又很香。

解决的主要困难：

1. 如何把图片序列化：把224*224的图片拆分成patch，每一个大小是16*16
2. 把像素级的计算转化到了patch级的计算

模型架构：

具体细节：

维度

如果输入图片大小是224*224大小，每个patch我们设定的大小为16*16，这样的话，我们能得到14*14个图像块（224/16=14），共196个图像块。每个小块的维度就是16*16*3=768，所以原来的224*224*3变成了196*768，所以到这里，一张图片就变成了196个元素，每个元素有768维度的序列。

序列信息

同样，我们注意到在Transformer当中是有位置编码部分的，我们在图像的处理中当然也需要这部分，也就是下面图里的操作：

具体的操作是有一个表，表的每一行代表了图片的顺序，列的维度是768，然后把序列信息加到187*768的维度里面，这样的话就完成了数据的预处理。

这里用到的是1-D的位置编码（1-196），另外还有2-D的位置编码，具体是用行和列共同表示，例如11，12，13…21，22，23…这样的

Class Token的作用：

即上面图片的0#token，这里借鉴了BERT里面的Class Token， 是一个可以学习的特征，和图像的特征有相同的维度（768），但只有一个token，最终将这个输出当成整个transformer的输出。这样的话就和CNN的最终输出结果很像了。

但是需要注意的是，实际上ViT的输出也可以直接做全局平均池化来得到输出而不一定非得用 CLS， 这里只是为了保证大部分的操作与Transformer是相同的。

Transformer处理任意长度的输入

理论上是可以的，但是如果输入的大小改变了，相当于计算的patch的个数增加了，与训练好的模型就不好用了，这里也可以采用插值的方式来解决。

结论：

1. 因为相对于CNN缺少一些归纳偏置（局部信息和平移等变性），导致在中小数据集上的效果不是那么好。
2. 目前随着数据的增加，ViT还没有达到明显的过拟合，还有提升空间。
3. 自注意力可以模拟长距离的关系，即对于距离比较远的两个像素的关系。随层数的增加距离会越来越远。

MAE（CV版的BERT完形填空）

论文链接：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

提出的背景

ViT的最大问题就是用Transformer的时候还是用的有监督的方式，而NLP任务中的Transformer大部分用的是自监督的方式，如何能在Transformer的方法中使用自监督的方法，就是MAE提出的背景。

模型架构

非对称的编解码器结构。非对称的意思是编码器只能看到可见的块（这样也可以极大的减少计算量），解码器可以看到全部。

一张图片进来，切小块，然后随机盖住，encoder收到的是未盖住的图片，然后我们补上缺失的序列，再送到decoder中去，得到的输出就是补全的结果。

注意的细节

图片和语言的区别

一个词是一个语义单元，但是在图片的前提下，可能一个patch里面有好几种物体。

图片的冗余性

图片的冗余性实际上是很高的，这就是为什么MAE中要去掉75%甚至80%的像素块，因为简单的确实完全可以通过插值来恢复。