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| 本文作者： JocelynWang | 編輯：劉曉坤 | 2020-07-28 15:58 |
早在2018年底，F(xiàn)AIR的研究人員就發(fā)布了一篇名為《Rethinking ImageNet Pre-training》的論文 ，這篇論文隨后發(fā)表在ICCV2019。該論文提出了一些關(guān)于預(yù)訓(xùn)練的非常有趣的結(jié)論。
近期，谷歌大腦的研究團隊對這個概念進行了擴展，在新論文《Rethinking Pre-training and Self-training》中，不僅討論了預(yù)訓(xùn)練，還研究了自訓(xùn)練，比較了在同一組任務(wù)當(dāng)中自訓(xùn)練與監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練之間的差異。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2006.06882
作者通過實驗得出了以下結(jié)論：
1、如果預(yù)訓(xùn)練任務(wù)和目標(biāo)任務(wù)存在差異，則預(yù)訓(xùn)練（包括監(jiān)督和自監(jiān)督）可能損害目標(biāo)任務(wù)準(zhǔn)確率；
2、自訓(xùn)練適用不同規(guī)模數(shù)據(jù)集和不同強度增強數(shù)據(jù)的訓(xùn)練；
3、自訓(xùn)練并且可以看作對預(yù)訓(xùn)練的補充，聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練和自訓(xùn)練可以獲得更大的增益。
以下是機器學(xué)習(xí)研究工程師Aakash Nain對《Rethinking Pre-training and Self-training》這篇論文的解讀，文章發(fā)表在Medium上，AI科技評論對文章進行了編譯。
在進一步探討論文細節(jié)之前，我們先了解一些術(shù)語。預(yù)訓(xùn)練是運用在不同領(lǐng)域（例如計算機視覺、自然語言處理、語音處理）的一種非常普遍的做法。在計算機視覺任務(wù)中，我們通常使用在某個數(shù)據(jù)集上經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練并可直接運用到另一個數(shù)據(jù)集的模型。例如，利用ImageNet預(yù)訓(xùn)練就是一種可廣泛運用到目標(biāo)分割和目標(biāo)檢測任務(wù)的初始化方法。為實現(xiàn)此目的，我們常使用遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)這兩種技術(shù)。另一方面，自訓(xùn)練也嘗試在訓(xùn)練期間結(jié)合模型對未標(biāo)記數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果，以獲得其他可用的信息來改善模型性能。例如，使用ImageNet來改進COCO目標(biāo)檢測模型。首先在COCO數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，然后將該模型用于生成ImageNet的偽標(biāo)簽（我們將丟棄原始的ImageNet標(biāo)簽），最后將帶有偽標(biāo)簽的ImageNet數(shù)據(jù)集和有標(biāo)簽的COCO數(shù)據(jù)集結(jié)合來訓(xùn)練一個新的模型。自監(jiān)督學(xué)習(xí)是另一種常用的預(yù)訓(xùn)練方法。自監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的不僅僅是學(xué)習(xí)高級特征。相反，我們希望模型學(xué)習(xí)的更好，有更好的魯棒性以適用于各種不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)集。
作者希望能解決以下問題：
1、預(yù)訓(xùn)練對訓(xùn)練結(jié)果有多大程度的幫助？
2、什么情況下使用預(yù)訓(xùn)練是無效的？
3、與預(yù)訓(xùn)練相比，我們可以使用自訓(xùn)練并獲得相似或更好的結(jié)果嗎？
4、如果自訓(xùn)練優(yōu)于預(yù)訓(xùn)練（暫做這樣的假設(shè)），那它在多大的程度上比預(yù)訓(xùn)練好？
5、在什么情況下自訓(xùn)練比預(yù)訓(xùn)練更好？
6、自訓(xùn)練的靈活性和可擴展性如何？
1、數(shù)據(jù)集和模型
1）目標(biāo)檢測：作者使用COCO數(shù)據(jù)集（11.8萬張圖片 ）進行監(jiān)督學(xué)習(xí)下的目標(biāo)檢測訓(xùn)練。ImageNet數(shù)據(jù)集（120萬張圖片 ）和OpenImage數(shù)據(jù)集（170萬張圖片 ）用作未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集。使用以EfficientNet - B7為主干網(wǎng)絡(luò)的RetinaNet目標(biāo)檢測器。圖像的分辨率保持在640 x 640，金字塔等級為P3到P7，每個像素使用9個錨點。
2）語義分割：使用 PASCAL VOC 2012分割訓(xùn)練集（1500張圖片）進行監(jiān)督學(xué)習(xí)下的語義分割訓(xùn)練。對于自訓(xùn)練，作者使用了增強的PASCAL圖像數(shù)據(jù)集（9000張圖片），標(biāo)記以及未標(biāo)記的COCO（24萬張圖片）和ImageNet（120萬張圖片）數(shù)據(jù)集。使用以EfficientNet-B7和EfficientNet-L2為主干網(wǎng)絡(luò)的NAS-FPN模型。
2、數(shù)據(jù)增強
在所有實驗中都使用了四種不同強度的增強策略來進行檢測和分割。這四種策略按強度從低到高依次為：1）Augment-S1：這是標(biāo)準(zhǔn)“ 翻轉(zhuǎn)和裁剪”增強操作，包括水平翻轉(zhuǎn)和縮放裁剪。2）Augment-S2: 這包括論文《AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data》中使用的AutoAugment，以及翻轉(zhuǎn)和裁剪。3）Augment-S3：它包括大規(guī)?？s放、AutoAugment、翻轉(zhuǎn)和裁剪。縮放范圍比Augment-S1:更大。4）Augment-S4: 結(jié)合論文《RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space》中提出的RandAugment，翻轉(zhuǎn)和裁剪，以及大規(guī)?？s放操作。此處的縮放等級與Augment-S2/S3相同。
3、預(yù)訓(xùn)練
為了研究預(yù)訓(xùn)練的有效性，作者使用了ImageNet預(yù)訓(xùn)練的檢查點。使用EfficientNet-B7作為架構(gòu)用于評估，對此模型，設(shè)置了兩個不同的檢查點，如下所示：1）ImageNet：通過AutoAugment在檢查點上訓(xùn)練EfficientNet-B7，在ImageNet上達到84.5％了的top-1準(zhǔn)確率。2）ImageNet ++：采用論文《Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification》中提出的Noisy Student方法在檢查點上訓(xùn)練EfficientNet-B7，其中利用了額外3億張未標(biāo)記的圖像，并達到了86.9％的top-1準(zhǔn)確率。采用隨機初始化訓(xùn)練的結(jié)果標(biāo)記為Rand Init。
4、自訓(xùn)練
自訓(xùn)練是基于Noisy Student方法實現(xiàn)的，有三個步驟：
在標(biāo)記的數(shù)據(jù)（例如COCO數(shù)據(jù)集）上訓(xùn)練teacher model。
使用teacher model在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)（例如ImageNet數(shù)據(jù)集）上生成偽標(biāo)記。
訓(xùn)練一個student model，以聯(lián)合優(yōu)化人工標(biāo)簽和偽標(biāo)簽上的損失。
1、增強和標(biāo)記數(shù)據(jù)集大小對預(yù)訓(xùn)練的影響
作者使用ImageNet進行監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，并改變帶標(biāo)簽的COCO數(shù)據(jù)集大小以研究預(yù)訓(xùn)練對結(jié)果的影響。實驗過程中，不僅會改變標(biāo)記數(shù)據(jù)的大小，而且還使用不同增強強度的數(shù)據(jù)集，使用以EfficientNet-B7為主干網(wǎng)絡(luò)的RetinaNe模型來進行訓(xùn)練。作者觀察到以下幾點：
1）使用高強度的數(shù)據(jù)增強時，監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練會損害性能：作者注意到，當(dāng)他們使用如上所述的標(biāo)準(zhǔn)增強方法Augment-S1時，預(yù)訓(xùn)練會對結(jié)果有所幫助。但是隨著增加增強的強度，預(yù)訓(xùn)練并未對結(jié)果有太大幫助。實際上，他們觀察到，在使用最強的數(shù)據(jù)增強（Augment-S3）時，預(yù)訓(xùn)練會嚴重損害性能。
2）更多帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)會降低監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的價值：這不是一個新發(fā)現(xiàn)。我們都知道，當(dāng)數(shù)據(jù)量較小時，預(yù)訓(xùn)練會對結(jié)果有所幫助。但是有足夠數(shù)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)時，從頭開始訓(xùn)練也不會得到很差的結(jié)果。作者發(fā)現(xiàn)了相同的結(jié)論，這一觀點與FAIR的論文《Rethinking ImageNet Pre-training》相一致。
我的看法：在ImageNet上訓(xùn)練的大多數(shù)模型都沒有使用很高強度的增強方法。高強度增強數(shù)據(jù)后，模型可能無法正確收斂。實際上，模型有時可能會對增強過擬合，當(dāng)然這還需要進行適當(dāng)?shù)募毠?jié)研究。
2、增強和標(biāo)記數(shù)據(jù)集大小對自訓(xùn)練的影響
作者使用相同的模型（使用帶有EfficientNet-B7主干的RetinaNet檢測器）和相同的任務(wù)（COCO數(shù)據(jù)集目標(biāo)檢測）來研究自訓(xùn)練的影響。作者使用ImageNet數(shù)據(jù)集進行自訓(xùn)練（這種情況下將丟棄ImageNet的原始標(biāo)簽）。作者觀察到以下幾點：
1）即使預(yù)訓(xùn)練對結(jié)果產(chǎn)生了負面影響，自訓(xùn)練也有助于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高強度增強的情況：作者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用大量數(shù)據(jù)增強時將自訓(xùn)練應(yīng)用到隨機初始化模型中，這樣不僅可以提高基線結(jié)果，并且超過了同情況下預(yù)訓(xùn)練的結(jié)果。該實驗結(jié)果如下：
2）自訓(xùn)練適用于各種不同大小的數(shù)據(jù)集，并且可以看作對預(yù)訓(xùn)練的補充：作者發(fā)現(xiàn)自訓(xùn)練另一個有趣的方面是，它可以作為預(yù)訓(xùn)練的補充。簡而言之，當(dāng)將自訓(xùn)練與隨機初始化模型或預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)合使用時，它始終可以提高性能。在不同數(shù)據(jù)大小下，性能增益是一致的。
但，使用ImageNet ++ 預(yù)訓(xùn)練時，與使用隨機初始化和ImageNet預(yù)訓(xùn)練相比，增益相對更小。這有什么具體原因嗎？是的，ImageNet ++初始化是從檢查點獲得的，在該檢查點使用了另外3億張未標(biāo)記的圖像。
3、自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練 vs 自訓(xùn)練
有監(jiān)督的 ImageNet預(yù)訓(xùn)練會損害最大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高強度數(shù)據(jù)增強下的訓(xùn)練效果。但是自監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練呢？自監(jiān)督學(xué)習(xí)（不帶標(biāo)簽的預(yù)訓(xùn)練）的主要目標(biāo)是構(gòu)建一種通用的表征，這種表征可以遷移到更多類型的任務(wù)和數(shù)據(jù)集中。為研究自監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果，作者使用了完整的COCO數(shù)據(jù)集和最高強度的增強。目的是將隨機初始化與使用了SOTA自監(jiān)督算法預(yù)訓(xùn)練的模型進行比較。在實驗中使用SimCLR的檢查點，然后在ImageNet上對其進行微調(diào)。由于SimCLR僅使用ResNet-50，因此RetinaNet檢測器的主干網(wǎng)絡(luò)用ResNet-50替換。結(jié)果如下：
在這種情況下，我們觀察到自監(jiān)督下的預(yù)訓(xùn)練會損害訓(xùn)練效果，但自訓(xùn)練仍可以提高性能。
1、預(yù)訓(xùn)練和通用的特征表征
我們看到，預(yù)訓(xùn)練（監(jiān)督以及自監(jiān)督）并不總可以給結(jié)果帶來更好的效果。實際上，與自訓(xùn)練相比，預(yù)訓(xùn)練總是表現(xiàn)不佳。這是為什么？為什么ImageNet預(yù)訓(xùn)練的模型對COCO數(shù)據(jù)集的目標(biāo)檢測效果反而不好？為什么通過自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)表征無法提高性能？預(yù)訓(xùn)練并不能理解當(dāng)下的任務(wù)，并可能無法適應(yīng)。分類問題比目標(biāo)檢測問題容易得多。在分類任務(wù)上預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)是否可以獲得目標(biāo)檢測任務(wù)所需要的所有信息？用我喜歡的表達方式來說：即使這些任務(wù)只是彼此的子集，不同的任務(wù)也需要不同級別的粒度。
2、聯(lián)合訓(xùn)練
正如作者所言，自訓(xùn)練范式的優(yōu)勢之一是它可以聯(lián)合監(jiān)督和自訓(xùn)練目標(biāo)進行訓(xùn)練，從而解決它們之間不匹配的問題。為了解決任務(wù)間由于差異導(dǎo)致的不匹配問題呢，我們也可以考慮聯(lián)合訓(xùn)練的方法，例如聯(lián)合訓(xùn)練ImageNet和COCO這兩個數(shù)據(jù)集？作者在實驗中使用了與自訓(xùn)練相同的參數(shù)設(shè)置，發(fā)現(xiàn)ImageNet的預(yù)訓(xùn)練可獲得+ 2.6AP的增益，但使用隨機初始化和聯(lián)合訓(xùn)練可獲得+ 2.9AP的更大增益。而且，預(yù)訓(xùn)練、聯(lián)合訓(xùn)練和自訓(xùn)練都是加性的。使用相同的ImageNet數(shù)據(jù)集，ImageNet的預(yù)訓(xùn)練獲得+ 2.6AP的增益，預(yù)訓(xùn)練+聯(lián)合訓(xùn)練再獲得+ 0.7AP的增益，而預(yù)訓(xùn)練+聯(lián)合訓(xùn)練+自訓(xùn)練則獲得+ 3.3AP的增益。
3、任務(wù)調(diào)整的重要性
正如我們在上文所見，任務(wù)調(diào)整對于提高性能非常重要。論文《Objects365: A Large-scale, High-quality Dataset for Object Detection》指出了類似的發(fā)現(xiàn)，在Open Images數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓(xùn)練會損害COCO的性能，盡管兩者都帶有邊框標(biāo)記。這意味著，我們不僅希望任務(wù)是相同的，而且標(biāo)記最好也是相同的，以使預(yù)訓(xùn)練對結(jié)果真正帶來益處。同時，作者指出了另外兩個有趣的現(xiàn)象：
1）ImageNet的預(yù)訓(xùn)練模型，即使帶有額外的人工標(biāo)簽，其效果也比自訓(xùn)練差。
2）借助高強度的數(shù)據(jù)增強方法（Augment-S4），使用PASCAL（訓(xùn)練+ 增強數(shù)據(jù)集）進行訓(xùn)練實際上會損害準(zhǔn)確率。同時，通過對同一數(shù)據(jù)集進行自訓(xùn)練而生成的偽標(biāo)簽可提高準(zhǔn)確性。
4、自訓(xùn)練的可擴展性、通用性和靈活性
從作者進行的所有實驗中，我們可以得出以下結(jié)論：
在靈活性方面，自訓(xùn)練在每種條件設(shè)置下均能很好地發(fā)揮作用，無論是少數(shù)據(jù)狀態(tài)、多數(shù)據(jù)狀態(tài)、弱數(shù)據(jù)增強還是強數(shù)據(jù)增強。
自訓(xùn)練不依賴于模型架構(gòu)也不依賴于數(shù)據(jù)集。它可以與ResNets、EfficientNets、SpineNet等不同架構(gòu)以及ImageNet、COCO、PASCAL等不同數(shù)據(jù)集很好地結(jié)合使用。
一般意義上來看，無論預(yù)訓(xùn)練是失敗還是成功，自訓(xùn)練效果都是很好的。
在可擴展性方面，當(dāng)我們擁有更多帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)和更好的模型時，自訓(xùn)練被證明表現(xiàn)良好。
5、自訓(xùn)練的局限性
盡管自訓(xùn)練可以帶來好處，但它也有一些局限性：
1）與在預(yù)訓(xùn)練模型上進行微調(diào)相比，自訓(xùn)練需要消耗更多的計算量。
2）預(yù)訓(xùn)練的加速范圍是1.3倍至8倍，具體取決于預(yù)訓(xùn)練模型的質(zhì)量、數(shù)據(jù)增強的強度和數(shù)據(jù)集的大小。
3）自訓(xùn)練并不能完全替代遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)，這兩種技術(shù)將來也會被大量使用。
《Rethinking Pre-training and Self-training》這篇論文提出了很多有關(guān)預(yù)訓(xùn)練、聯(lián)合訓(xùn)練、任務(wù)調(diào)整和普遍表征的基本問題。解決這些問題比建立具有數(shù)十億參數(shù)的模型更為重要，可以幫助我們獲得更好的直覺，以了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出的決策。
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