清華大學(xué)提出LiVT，用視覺Transformer學(xué)習(xí)長尾數(shù)據(jù)，解決不平衡標(biāo)注數(shù)據(jù)不在話下

• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2212.02015
• 代碼鏈接：https://github.com/XuZhengzhuo/LiVT

01

背  景

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，學(xué)習(xí)不平衡的標(biāo)注數(shù)據(jù)一直是一個(gè)常見而具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。近年來，視覺 Transformer 作為一種強(qiáng)大的模型，在多個(gè)視覺任務(wù)上展現(xiàn)出令人滿意的效果。然而，視覺 Transformer 處理長尾分布數(shù)據(jù)的能力和特性，還有待進(jìn)一步挖掘。目前，已有的長尾識別模型很少直接利用長尾數(shù)據(jù)對視覺 Transformer（ViT）進(jìn)行訓(xùn)練?；诂F(xiàn)成的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重進(jìn)行研究可能會導(dǎo)致不公平的比較結(jié)果，因此有必要對視覺 Transformer 在長尾數(shù)據(jù)下的表現(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)性的分析和總結(jié)。本文旨在填補(bǔ)這一研究空白，詳細(xì)探討了視覺 Transformer 在處理長尾數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢和不足之處。本文將重點(diǎn)關(guān)注如何有效利用長尾數(shù)據(jù)來提升視覺 Transformer 的性能，并探索解決數(shù)據(jù)不平衡問題的新方法。通過本文的研究和總結(jié)，研究團(tuán)隊(duì)有望為進(jìn)一步改進(jìn)視覺 Transformer 模型在長尾數(shù)據(jù)任務(wù)中的表現(xiàn)提供有益的指導(dǎo)和啟示。這將為解決現(xiàn)實(shí)世界中存在的數(shù)據(jù)不平衡問題提供新的思路和解決方案。文章通過一系列實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在有監(jiān)督范式下，視覺 Transformer 在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)會出現(xiàn)嚴(yán)重的性能衰退，而使用平衡分布的標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的視覺 Transformer 呈現(xiàn)出明顯的性能優(yōu)勢。相比于卷積網(wǎng)絡(luò)，這一特點(diǎn)在視覺 Transformer 上體現(xiàn)的更為明顯。另一方面，無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練方法無需標(biāo)簽分布，因此在相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量下，視覺 Transformer 可以展現(xiàn)出類似的特征提取和重建能力。基于以上觀察和發(fā)現(xiàn)，研究提出了一種新的學(xué)習(xí)不平衡數(shù)據(jù)的范式，旨在讓視覺 Transformer 模型更好地適應(yīng)長尾數(shù)據(jù)。通過這種范式的引入，研究團(tuán)隊(duì)希望能夠充分利用長尾數(shù)據(jù)的信息，提高視覺 Transformer 模型在處理不平衡標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)的性能和泛化能力。

02

文章貢獻(xiàn)

其次，本文提出了平衡的二進(jìn)制交叉熵?fù)p失函數(shù)，并給出了嚴(yán)格的理論推導(dǎo)。平衡的二進(jìn)制交叉熵?fù)p失的形式如下：

與之前的平衡交叉熵?fù)p失相比，本文的損失函數(shù)在視覺 Transformer 模型上展現(xiàn)出更好的性能，并且具有更快的收斂速度。研究中的理論推導(dǎo)為損失函數(shù)的合理性提供了嚴(yán)密的解釋，進(jìn)一步加強(qiáng)了我們方法的可靠性和有效性。

不同損失函數(shù)的收斂速度的比較基于以上貢獻(xiàn)，文章提出了一個(gè)全新的學(xué)習(xí)范式 LiVT，充分發(fā)揮視覺 Transformer 模型在長尾數(shù)據(jù)上的學(xué)習(xí)能力，顯著提升模型在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的性能。該方案在多個(gè)數(shù)據(jù)集上取得了遠(yuǎn)好于視覺 Transformer 基線的性能表現(xiàn)。

不同參數(shù)量下在 ImageNet-LT 上的準(zhǔn)確性。

在 ImagNet-LT（左）和 iNaturalist18（右）數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)同時(shí)，本文還驗(yàn)證了在相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的情況下，使用ImageNet的長尾分布子集（LT）和平衡分布子集（BAL）訓(xùn)練的 ViT-B 模型展現(xiàn)出相近的重建能力。如 LT-Large-1600 列所示，在 ImageNet-LT 數(shù)據(jù)集中，可以通過更大的模型和 MGP epoch 獲得更好的重建結(jié)果。

03

總  結(jié)

轉(zhuǎn)自《機(jī)器之心》