안녕하세요. KDST팀 김유진입니다. 10월 21일에 진행했던 MLP-Mixer에 대한 세미나 내용을 간략하게 요약해보도록 하겠습니다. 현재까지 Computer vision task를 수행하기위해 다양한 아키텍쳐가 제안되어 왔습니다. 그중에서도 MLP-Mixer는 기존의 CNN 기반의 아키텍쳐와 달리 MLP layer만을 활용하여 아키텍쳐를 구성한다는 특징이 있습니다. MLP-Mixer는 기존 CNN기반의 아키텍쳐와 달리 레이어의 노드간 완전 연결을 통해, locality 현상을 극복하고 global feature를 학습할 수 있습니다. 또한 Vision Transformer가 추구하는 방향 (inductive bias문제 해결, self-attention을 활용하여 global feature를 학습) ..
