MoCo论文详解

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MoCo论文详解 – 潘登同学的深度学习笔记

文章目录

• • MoCo论文详解 -- 潘登同学的深度学习笔记
• 前言
• 整体架构
• • 对比学习
  • 大而一致的字典
• 实验
• • Linear Classification Protocol
  • 其他下游任务

前言

MoCo(Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning): CVPR 2020 最佳论文提名，视觉 + 对比学习的里程碑式的工作

对比学习：

• 简单、好用；
• 19年以来，视觉领域乃至整个 ML 领域最火的方向之一；
• 盘活了从17年很卷的CV领域，MoCo是其中的优秀工作之一 ；

对比学习是一种无监督学习的范式；

• 假如有三幅图，图一、图二都是人，而图三是狗，对比学习要实现的就是使得三张图进入一个网络M中，得到特征 f 1 , f 2 , f 3 f_1,f_2,f_3 f1​,f2​,f3​，在这个特征空间embedding space中， f 1 , f 2 f_1,f_2 f1​,f2​的特征尽量相近，而他们与 f 3 f_3 f3​的特征尽量远离；

但不是说对比学习是无监督学习吗？ 要想知道两个图的物体很相似，还是要知道标签信息啊？

• 在CV领域中，通过设置巧妙的代理任务，达到自监督的目的；
• 最广为使用的是instance discrimination 个体判别， 就是将数据集中的一张图片抽出来，对其做随机裁剪及数据增强，这些图片间就是正例(或者属于同一类)，这些图片与其他就是负例；
• 只要定义好了正样本与负样本，通过一个模型得到特征，在特征上求NCE Loss就可以了(都是标准操作)；

对比学习的正负样本定义可以有很多种，说几种常见的

• 同一个视频里面的任意两帧是正样本；
• 在NLP simCSE中两个forward间是正样本(因为同一句话进模型，其中的dropout是随机的)；
• CMC 一个物体的不同view都是正样本；

MoCo的主要贡献

• MoCo构造了一个超大的字典(字典不是我们要的,模型才是)，进行对比学习。 a dynamic dictionary with a queue and a moving-averaged encoder 动态字典；
• MoCo （第一个）在 （分类、检测、分割）主流的 CV 任务证明 无监督学习 也不比 有监督学习 差 ；
• MoCo填补了 CV 领域的无监督学习和有监督学习的 gap；

为什么无监督学习在CV领域不成功？

• 原始信号不一样，NLP 的离散单词更具语义性，CV的连续、高维信号不好构建字典；
• 无监督学习在 NLP 很成功, i.e., GPT, BERT；
  • NLP 原始信号是离散的，词、词根、词缀，容易构建 tokenized dictionaries 做无监督学习；
  • tokenized: 把一个词对应成某一个特征；
• CV 原始信号是连续的、高维的，不像单词具有浓缩好的、简洁的语义信息，不适合构建一个字典，如果没有字典，无监督学习很难建模；

Why tokenized dictionaries 有助于无监督学习？

• 把字典的 key 认为是一个类别，有类似标签的信息帮助学习
• NLP 无监督学习很容易建模，建好的模型也好优化

站在对比学习角度，我们需要一个什么样的字典？

• 大(large) + 一致性 (consistent)
  • 从连续高维空间做更多的采样。字典 key 越多，表示的视觉信息越丰富，匹配时更容易找到具有区分性的本质特征。
  • 如果 字典小、key 少，模型可能学到 shortcut 捷径，不能泛化
  • 字典里的 key ( k 0 , k 1 , k 2 , … , k N ) (k_0, k_1, k_2, \dots, k_N) (k0​,k1​,k2​,…,kN​) 应该由相同的 or 相似的编码器生成
  • 如果字典的 key 是由不同的编码器得到的，query q 做字典查询时，很有可能 找到和 query 使用同一个 or 相似编码器生成的 key，而不是语义相似的 key。另一种形式的 shortcut solution

整体架构

MoCo不是在网络结构上做的创新，而是在训练方法上的创新，主要是对比学习的范式；

对比学习

先首先讲讲对比学习的常用记号，以MoCo为例

• 将一张图片分别随机剪裁，得到两张图片，分别做数据增强；
• 其中一张称为anchor, 另一张称为positive，其他所有都是negatives;
• anchor也称为Query， positive与negatives都称为Key，所以衡量特征空间embedding space中，两个向量的相似程度，就与用Query去字典中查Key是类似的操作；
• Query与positive的Key内积要尽可能大，与其他的要尽可能小；优化NCE loss；

前面也说到，那个特定的图片自成一类，计算NCE loss本质也是交叉熵损失函数，其全称为Noise-Constrastive Estimation Loss，其他的各个图片都自成一类；于是产生两个问题：

• 以ImageNet-1k数据集来说，有128M的图片，那么就得有128M类，这样算softmax显然是不行的；所以NCE loss采用的是二分类的形式，除了正例以外都当作一类，Noise就是表示负例的意思；
• 一次计算正例与所有负例的Loss也是不现实的，因为图片数太多不能塞进一个batch中；所以选择从样本集中随机抽负例，进行计算，得到的是Loss的近似，Estimation就表示近似的意思；

而论文采用的是NCE的变体，称为infoNCE，是将NCE二分类变为有1个正例K个负例的(K+1)分类问题，简单粗暴的将其做二分类，可能效果不太好，我认为有以下原因

• 负例与负例之间的差别可能很大，部分负例与正例的差别很小，他们可能是潜在的正例(都是人，只是不是同一幅图而已)；
• 正负样本失衡问题；
• 除此之外， 还加入了一个 τ \tau τ的温度超参，主要是使得分类间更平滑的

论文总结了之前的对比学习的常用框架，主要有两种，一种是End to End的模型，另一种是memory bank的模型；

以往的对比学习的Encoder q与encoder k基本上都是用相同的网络(这里的 x q , x k x^q,x^k xq,xk就是输入图片)，这里的Encoder网络就是一般的back blone主干网络(论文用的是ResNet50)；所以MoCo也是使用同一个Encoder来做(当然可以使用不同的Encoder，最终留下的是Encoder q，但是我认为用同一个Encoder比较合理)

End to End的架构

• 将一个query、一个positive与一个batch的negatives输入模型，更新Encoder；
• 这样做的不足是字典的大小太小，在End to End中key所在的字典的大小与batch的大小是等价的；

memory bank的架构

• memory bank解决了上面的难题，就是构造了一个大字典，每次输入的时候从字典里面找Key；
• 其字典中每个Key都是128长度的特征向量，所以就算128M的图片，加起来也就600M的大小；而且这个Key是被梯度截断的；
• 但是在每一个batch向前传播结束后(模型被更新了)，只会更新字典中刚才被前向传播过的负例所对应的Key,而不是所有Key；
• 假设1,3,8这三张图片在第一个epoch中的第一个batch被更新，5,7,11这三张图片在第一个epoch中的最后一个batch才被更新， 那么在下一个epoch中，随机抽取的负例是1,7,11那么这个Key就非常不一致，因为1与7、11的模型已经几乎隔了一个epoch；
  • 当然可以在每个epoch最后重新更新一次整个Key字典(这需要很多额外的计算)，但是memory bank这篇论文没有这样做，所以导致了字典的不一致；

大而一致的字典

MoCo为了实现大而一致的字典，使用队列来解决

• 在这里的’字典’就是队列,在每次向前传播结束后，模型更新完后，将负例更新后的Key入队，前面时刻(old-batch)计算得到的Key出队；(我认为与更新字典没有本质区别)
• 这个队列的大小就与batch的大小分开了，解决了大的问题；
• 而为了保证一致性，采用了momentum更新encoder k的方法(初始的时候encoder k与q是一样的)

而且在实验中，m设置的很大，为0.999，保证了字典更新的一致性；

实验

主要在ImageNet 1M和Facebook 1B的数据集上做了实验

Linear Classification Protocol

Linear Classification Protocol是将网络当作特征提取器(将back blone冻住)，接分类头得到分类结果

其他下游任务

这是实验最重要的部分，因为做无监督的模型的优势就是将无监督的结果迁移到下游任务(如目标检测)，能有好的效果(类似bert)；

• 目标检测PASCAL VOC数据集
  

• 目标检测和语义分割 COCO数据集
  

• 人体关键点检测，姿态检测，语义分割LVIS v0.5,Cityscapes
  

MoCo基本上在所有下游任务上达到有监督学习的水平，在个别任务上略显不足(可能是对比学习的样本设置问题)，但总体填平了有监督与无监督之间的gap；

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