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Vision Transformers 与卷积神经网络的表现差异研究
作者及机构
本研究的作者团队来自Google Research的Brain Team，包括Maithra Raghu、Thomas Unterthiner、Simon Kornblith、Chiyuan Zhang和Alexey Dosovitskiy。论文发表于第35届NeurIPS会议（Neural Information Processing Systems，2021年）。

研究背景
在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）长期占据主导地位，其基于空间等变性的归纳偏置（inductive bias）使其在图像任务中表现优异。然而，近期研究表明，基于Transformer架构的视觉模型（Vision Transformers, ViTs）在大规模图像分类任务中可达到与CNNs相当甚至更优的性能。这一突破引发了核心问题：ViTs是否通过类似CNN的机制解决问题？还是学习了完全不同的表征方式？
研究团队的目标是系统比较ViTs与CNNs的表征结构差异，分析自注意力机制（self-attention）和残差连接（residual connections）的作用，并探索模型在空间定位（spatial localization）和迁移学习（transfer learning）中的表现差异。

研究流程与方法
研究分为五个主要阶段：

1. 表征相似性分析

   • 方法：使用中心核对齐（Centered Kernel Alignment, CKA）量化比较ViT（如ViT-B/32、ViT-L/16）和CNN（如ResNet50、ResNet152）各层的内部表征结构。CKA通过计算Gram矩阵的相似性，对神经网络表征进行跨模型定量比较。
     
   • 对象：模型在JFT-300M和ImageNet数据集上的激活矩阵。
     
   • 发现：ViTs的表征在不同层间具有高度均匀性（图1），而CNNs的表征分阶段变化，低层与高层相似性较低。
     

2. 局部与全局信息利用分析

   • 实验：通过计算ViT自注意力头的平均关注距离（图3），发现低层ViT同时关注局部和全局信息，而高层仅关注全局；CNN的低层则受限于局部感受野。
     
   • 干预性测试：在ViT中仅保留局部或全局注意力头，与CNN低层表征对比（图5），显示CNN低层特征更接近ViT的局部注意力头特征。
     

3. 残差连接的作用

   • 方法：分析ViT跳过连接（skip connection）与长分支（long branch）的范数比（图7），发现ViT的残差连接比ResNet更显著影响表征传播。
     
   • 干预实验：移除特定块的跳过连接后（图8），ViT的表征相似性在移除点前后出现明显分割，验证了残差连接对表征一致性的关键作用。
     

4. 空间定位能力评估

   • 方法：通过CKA比较ViT和CNN的token与输入图像块的相似性（图9）。
     
   • 结果：ViT高层token能较好保留输入空间信息，而CNN因全局平均池化（global average pooling）导致空间信息丢失。改用全局平均池化的ViT（图10）定位能力下降。
     

5. 数据规模对迁移学习的影响

   • 实验：比较不同预训练数据量（JFT-300M vs. ImageNet）下ViT的表征相似性（图12）和线性探针（linear probe）性能（图13）。
     
   • 结论：大规模数据对ViT高层表征学习至关重要，尤其在大型模型（如ViT-L/16）中，中层表征即可实现高迁移性能。
     

主要结果与逻辑链
1. 表征结构差异：CKA分析表明，ViT的表征均匀性可能源于自注意力机制的全局信息早期聚合和残差连接的强特征传播（图1-2）。
2. 自注意力的双重作用：低层ViT通过局部和全局注意力头的混合学习CNN硬编码的局部性，而大规模数据是这一学习的前提（图3-4）。
3. 残差连接的核心性：ViT的跳过连接比CNN更关键，其“相位转变”现象（从CLS token主导到空间token主导）解释了高层空间信息保留能力（图7-8）。
4. 空间定位的应用潜力：ViT的CLS token设计使其在高层仍保留空间信息（图9），为物体检测等任务提供了可能。

研究价值与意义
1. 理论价值：揭示了ViT与CNN的本质差异，提出ViT通过自注意力和残差连接实现“早期全局信息整合”和“强表征传播”的新机制。
2. 应用价值：ViT的空间定位能力为下游任务（如目标检测）提供了新思路；大规模数据对ViT性能的影响为模型训练策略提供了指导。
3. 架构设计启示：研究结果对新兴的MLP-Mixer等非卷积架构的设计具有参考意义（讨论部分提及）。

研究亮点
- 方法创新：首次系统应用CKA分析ViT与CNN的表征差异，并设计干预实验验证残差连接的作用。
- 关键发现：揭示了ViT的“表征均匀性”和“相位转变”现象，解释了其与CNN的性能差异。
- 跨领域影响：为视觉与自然语言处理中Transformer的共性研究提供了新视角。

其他有价值内容
- 论文附录包含更多实验细节，如不同分类方法对空间定位的影响（附录D）、线性探针在CIFAR上的迁移结果（附录F）等，进一步支持主结论。

报告综合了论文的方法学创新、关键结果与学科意义，适合研究人员快速把握核心贡献。