研究人员对模型块的选择也提出了一些建议，例如在batch size够大的情况下，BatchNorm往往效果比LayerNorm更好。但训练大模型或者高分辨率的图像输入时，由于batch size更小，所以BatchNorm在这种情况下就不太实用了。

下一个模块就是基于注意力的池化层了。

在主干模型的输出端，预处理后的向量通过类似Transformer的交叉注意力层（cross attention layer）的方式进行融合。

注意力层中的每个权重值取决于预测patch与可训练向量（CLS）之间的相似度，结果和经典ViT中的class token类似。

然后将产生的d维向量添加到CLS向量中，并经过一个前馈网络处理。

与之前提出的class-attention decoder不同之处在于，研究人员仅仅只用一个block和一个head，大幅度简化了计算量，也能够避免多个block和head之间互相影响，从而导致注意力权重失真。

因此，class token和预处理patch之间的通信只发生在一个softmax中，直接反映了池化操作者如何对每个patch进行加权。

也可以通过将CLS向量替换为k×d矩阵来对每个类别的attention map进行归一化处理，这样就可以看出每个块和每个类别之间的关联程度。

但这种设计也会增加内存的峰值使用量，并且会使网络的优化更加复杂。通常只在微调优化的阶段以一个小的学习率和小batch size来规避这类问题。

实验结果

在图像分类任务上，研究人员首先将模型与ImageNet1k和ImageNet-v2上的其他模型从参数量，FLOPS，峰值内存用量和256张图像batch size下的模型推理吞吐量上进行对比。

实验结果肯定是好的，可以看到PatchConvNet的简单柱状结构（column architecture）相比其他模型更加简便和易于扩展。对于高分辨率图像来说，不同模型可能会针对FLOPs和准确率进行不同的平衡，更大的模型肯定会取得更高的准确率，相应的吞吐量就会低一些。

在语义分割任务上，研究人员通过ADE20k数据集上的语义分割实验来评估模型，数据集中包括2万张训练图像和5千张验证图像，标签超过150个类别。由于PatchConvNet模型不是金字塔式的，所以模型只是用模型的最后一层输出和UpperNet的多层次网络输出，能够简化模型参数。研究结果显示，虽然PatchConvNet的结构更简单，但与最先进的Swin架构性能仍处于同一水平，并且在FLOPs-MIoU权衡方面优于XCiT。

在检测和实例分割上，研究人员在COCO数据集上对模型进行评估，实验结果显示PatchConvNet相比其他sota架构来说，能够在FLOPs和AP之间进行很好的权衡。 在消融实验中，为了验证架构问题，研究人员使用不同的架构对比了Transformer中的class attention和卷积神经网络的平均池化操作，还对比了卷积主干和线性投影之间的性能差别等等。实验结果可以看到卷积主干是模型取得最佳性能的关键，class-attention几乎没有带来额外的性能提升。

另一个重要的消融实验时attention-based pooling和ConvNets之间的对比，研究人员惊奇地发现可学习的聚合函数甚至可以提高一个ResNet魔改后模型的性能。

通过把attention添加到ResNet50中，直接在Imagenet1k上获得了80.1%的最高准确率，比使用平均池化层的baseline模型提高了+0.3%的性能，并且attention-based只稍微增加了模型的FLOPs数量，从4.1B提升到4.6B。