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论文简介
MetaFormer（Transformer的抽象架构）已被证实是实现卓越性能的关键因素。本文通过进一步弱化令牌混合器（token mixer）设计，深入探索MetaFormer的潜力：我们基于最基础或通用的混合器构建了若干MetaFormer基线模型，并验证了其优异性能。核心发现如下：
(1) MetaFormer确保性能下限 当仅采用恒等映射（identity mapping） 作为令牌混合器时（模型称为IdentityFormer），在ImageNet-1K上仍取得**>80%** 的准确率。
(2) MetaFormer兼容任意令牌混合器 即使使用随机矩阵混合令牌（模型称为RandFormer），准确率仍达**>81%**，超越IdentityFormer。这表明采用新
