深度学习的发展推动了人工智能的进步，其中CNN（卷积神经网络）、Transformer和MLP（多层感知机）是三大主流架构。每种架构都有其独特的优势和适用场景，那么在实际应用中，我们该如何选择呢？本文将从实战经验出发，对这三种架构进行深入分析，帮助读者更好地理解和应用。

首先，我们来回顾一下这三种架构的基本特点。CNN是图像处理领域的佼佼者，通过卷积操作能够有效提取图像中的局部特征。Transformer则是自然语言处理领域的翘楚，其自注意力机制使得模型能够捕捉句子中的长距离依赖关系。而MLP则是一种简单而高效的神经网络结构，通过多层全连接层实现特征的非线性变换。

在实际应用中，我们需要根据任务的特点选择合适的架构。对于图像处理任务，CNN通常是首选。然而，在某些情况下，Transformer也能取得出色的表现。例如，在图像分类任务中，Vision Transformer（ViT）通过将图像划分为一系列固定大小的块，然后利用Transformer的自注意力机制进行特征提取，取得了与CNN相媲美的性能。这表明，在某些情况下，Transformer的建模能力可以与CNN相匹敌。

MLP在深度学习中的应用相对较少，但随着研究的深入，MLP系列方法也逐渐展现出其强大的潜力。例如，MLP-Mixer通过结合空间混合（spatial mixing）和通道混合（channel mixing）两种操作，实现了在图像分类任务上的出色性能。这表明，MLP在适当的设计下，同样能够胜任复杂的任务。

在比较这三种架构时，我们需要注意以下几点：首先，不同架构的模型在训练过程中可能会采用不同的正则化方法、训练技巧等，这会影响模型的性能。因此，在比较时，我们需要确保模型在相同的条件下进行训练和评估。其次，不同架构的模型具有不同的特点，例如CNN擅长处理局部特征，而Transformer则擅长处理长距离依赖关系。因此，在选择架构时，我们需要根据任务的特点进行选择。

为了更全面地比较这三种架构，我们提出了一个统一的框架——SPACH。该框架包括多阶段和单阶段两种模式，每个阶段内部采用Mixing Block，可以是卷积层、Transformer层或MLP层。通过在该框架下进行实验，我们发现多阶段框架的效果优于单阶段框架，且局部性建模具有高效性和重要性。此外，我们还发现，通过使用轻量级深度卷积（depth wise conv），基于卷积的模型可以取得与Transformer模型类似的性能。这表明，卷积与Transformer具有互补性，可以结合使用以提升模型的性能。

最后，在混合架构的模型方面，我们发现在multi-stage的卷积网络基础上将某些Mixing Block替换为Transformer的Block，并选择在浅层网络使用CNN、深层网络使用Transformer的策略，可以取得超越单独的CNN架构或Transformer架构的性能。这表明，混合架构的模型具有更大的潜力和发展空间。

综上所述，CNN、Transformer和MLP三大架构各有优势，实际应用中需要根据任务特点进行选择。同时，混合架构的模型也值得关注和探索。未来，随着深度学习研究的深入，我们有理由相信这些架构将在更多领域发挥更大的作用。