作者丨科技猛兽
编辑丨极市平台
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本文目录
1 MAE
1.1 Self-supervised Learning
1.2 Masked AutoEncoder (MAE) 方法概述
1.3 MAE Encoder
1.4 MAE Decoder
1.5 自监督学习目标函数 Reconstruction Target
1.6 具体实现方法
1.7 ImageNet 实验结果
1.8 masking ratio 对性能的影响
1.9 观察到的一些实验现象
1.10 训练策略
1.11 结果对比
1.12 Partial Fine-tuning
Self-Supervised Learning，又称为自监督学习，我们知道一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习。 而 Self-Supervised Learning 是无监督学习里面的一种，主要是希望能够学习到一种通用的特征表达用于下游任务 (Downstream Tasks)。 其主要的方式就是通过自己监督自己。作为代表作的 kaiming 的 MoCo 引发一波热议， Yann Lecun也在 AAAI 上讲 Self-Supervised Learning 是未来的大势所趋。所以在这个系列中，我会系统地解读 Self-Supervised Learning 的经典工作。
1 MAE
论文名称：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2111.06377
计算机视觉领域的 GPT-3 要有了？Kaiming 在这篇论文中告诉我们：强大的 AI 技术 idea 应该非常简单，实现起来也很快捷。我们首先对 Self-supervised Learning 做个简单的回顾：
1.1 Self-supervised Learning
在预训练阶段我们使用无标签的数据集 (unlabeled data)，因为有标签的数据集很贵，打标签得要多少人工劳力去标注，那成本是相当高的，太贵。相反，无标签的数据集网上随便到处爬，它便宜。在训练模型参数的时候，我们不追求把这个参数用带标签数据从初始化的一张白纸给一步训练到位，原因就是数据集太贵。于是 Self-Supervised Learning 就想先把参数从一张白纸训练到初步成型，再从初步成型训练到完全成型。注意这是2个阶段。这个训练到初步成型的东西，我们把它叫做 Visual Representation。预训练模型的时候，就是模型参数从一张白纸到初步成型的这个过程，还是用无标签数据集。等我把模型参数训练个八九不离十，这时候再根据你下游任务 (Downstream Tasks) 的不同去用带标签的数据集把参数训练到完全成型，那这时用的数据集量就不用太多了，因为参数经过了第1阶段就已经训练得差不多了。
第一个阶段不涉及任何下游任务，就是拿着一堆无标签的数据去预训练，没有特定的任务，这个话用官方语言表达叫做：in a task-agnostic way。第二个阶段涉及下游任务，就是拿着一堆带标签的数据去在下游任务上 Fine-tune，这个话用官方语言表达叫做：in a task-specific way。
以上这些话就是 Self-Supervised Learning 的核心思想，如下图1所示，后面还会再次提到它。
Self-Supervised Learning 不仅是在NLP领域，在CV, 语音领域也有很多经典的工作，如下图2所示。它可以分成3类：Data Centric, Prediction (也叫 Generative) 和 Contrastive。
其中的主流就是基于 Generative 的方法和基于 Contrative 的方法。如下图 3 所示这里简单介绍下。基于 Generative 的方法主要关注的重建误差，比如对于 NLP 任务而言，一个句子中间盖住一个 token，让模型去预测，令得到的预测结果与真实的 token 之间的误差作为损失。基于 Contrastive 的方法不要求模型能够重建原始输入，而是希望模型能够在特征空间上对不同的输入进行分辨。
1.2 Masked AutoEncoders (MAE) 方法概述
全文链接：深度了解自监督学习，就看这篇解读 ！何恺明新作 MAE：通向 CV 大模型
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