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AI 研究人員在構(gòu)建新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和訓(xùn)練范式時，通常會使用一組被稱為歸納偏置（inductive biases）的特定假設(shè)，來幫助模型從更少的數(shù)據(jù)中學(xué)到更通用的解決方案。近十年來，深度學(xué)習(xí)的巨大成功在一定程度上歸功于強(qiáng)大的歸納偏置，基于其卷積架構(gòu)已被證實在視覺任務(wù)上非常成功，它們的 hard 歸納偏置使得樣本高效學(xué)習(xí)成為可能，但代價是可能會降低性能上限。而視覺 Transformer（如 ViT）依賴于更加靈活的自注意力層，最近在一些圖像分類任務(wù)上性能已經(jīng)超過了 CNN，但 ViT 對樣本的需求量更大。

來自 Facebook 的研究者提出了一種名為 ConViT 的新計算機(jī)視覺模型，它結(jié)合了兩種廣泛使用的 AI 架構(gòu)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 和 Transformer，該模型取長補短，克服了 CNN 和 Transformer 本身的一些局限性。同時，借助這兩種架構(gòu)的優(yōu)勢，這種基于視覺 Transformer 的模型可以勝過現(xiàn)有架構(gòu)，尤其是在小數(shù)據(jù)的情況下，同時在大數(shù)據(jù)的情況下也能實現(xiàn)類似的優(yōu)秀性能。

• 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.10697.pdf
• GitHub 地址：https://github.com/facebookresearch/convit

在視覺任務(wù)上非常成功的 CNN 依賴于架構(gòu)本身內(nèi)置的兩個歸納偏置：局部相關(guān)性：鄰近的像素是相關(guān)的；權(quán)重共享：圖像的不同部分應(yīng)該以相同的方式處理，無論它們的絕對位置如何。

相比之下，基于自注意力機(jī)制的視覺模型（如 DeiT 和 DETR）最小化了歸納偏置。當(dāng)在大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練時，這些模型的性能已經(jīng)可以媲美甚至超過 CNN 。但在小數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練時，它們往往很難學(xué)習(xí)有意義的表征。

這就存在一種取舍權(quán)衡：CNN 強(qiáng)大的歸納偏置使得即使使用非常少的數(shù)據(jù)也能實現(xiàn)高性能，但當(dāng)存在大量數(shù)據(jù)時，這些歸納偏置就可能會限制模型。相比之下，Transformer 具有最小的歸納偏置，這說明在小數(shù)據(jù)設(shè)置下是存在限制的，但同時這種靈活性讓 Transformer 在大數(shù)據(jù)上性能優(yōu)于 CNN。

為此，F(xiàn)acebook 提出的 ConViT 模型使用 soft 卷積歸納偏置進(jìn)行初始化，模型可以在必要時學(xué)會忽略這些偏置。

soft 歸納偏置可以幫助模型不受限制地學(xué)習(xí)。hard 歸納偏置，例如 CNN 的架構(gòu)約束，可以極大地提高學(xué)習(xí)的樣本效率，但當(dāng)數(shù)據(jù)集大小不確定時可能就會成為約束。ConViT 中的 soft 歸納偏置能夠在不需要時被忽略，以避免模型受到約束限制。

ConViT 工作原理

ConViT 在 vision Transformer 的基礎(chǔ)上進(jìn)行了調(diào)整，以利用 soft 卷積歸納偏置，從而激勵網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行卷積操作。同時最重要的是，ConViT 允許模型自行決定是否要保持卷積。為了利用這種 soft 歸納偏置，研究者引入了一種稱為「門控位置自注意力（gated positional self-attention，GPSA）」的位置自注意力形式，其模型學(xué)習(xí)門控參數(shù) lambda，該參數(shù)用于平衡基于內(nèi)容的自注意力和卷積初始化位置自注意力。

如上圖所示，ConViT（左）在 ViT 的基礎(chǔ)上，將一些自注意力（SA）層用門控位置自注意力層（GPSA，右）替代。因為 GPSA 層涉及位置信息，因此在最后一個 GPSA層之后，類 token 會與隱藏表征聯(lián)系到一起。

有了 GPSA 層加持，ConViT 的性能優(yōu)于 Facebook 去年提出的 DeiT 模型。例如，ConViT-S+ 性能略優(yōu)于 DeiT-B（對比結(jié)果為 82.2% vs. 81.8%），而 ConViT-S + 使用的參數(shù)量只有 DeiT-B 的一半左右 (48M vs 86M)。而 ConViT 最大的改進(jìn)是在有限的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，soft 卷積歸納偏置發(fā)揮了重要作用。例如，僅使用 5% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時，ConViT 的性能明顯優(yōu)于 DeiT（對比結(jié)果為 47.8% vs. 34.8%）。

此外，ConViT 在樣本效率和參數(shù)效率方面也都優(yōu)于 DeiT。如上圖所示，左圖為 ConViT-S 與 DeiT-S 的樣本效率對比結(jié)果，這兩個模型是在相同的超參數(shù)，且都是在 ImageNet-1k 的子集上訓(xùn)練完成的。圖中綠色折線是 ConViT 相對于 DeiT 的提升。研究者還在 ImageNet-1k 上比較了 ConViT 模型與其他 ViT 以及 CNN 的 top-1 準(zhǔn)確率，如上右圖所示。

除了 ConViT 的性能優(yōu)勢外，門控參數(shù)提供了一種簡單的方法來理解模型訓(xùn)練后每一層的卷積程度。查看所有層，研究者發(fā)現(xiàn) ConViT 在訓(xùn)練過程中對卷積位置注意力的關(guān)注逐漸減少。對于靠后的層，門控參數(shù)最終會收斂到接近 0，這表明卷積歸納偏置實際上被忽略了。然而，對于起始層來說，許多注意力頭保持較高的門控值，這表明該網(wǎng)絡(luò)利用早期層的卷積歸納偏置來輔助訓(xùn)練。

上圖展示了 DeiT (b) 及 ConViT (c) 注意力圖的幾個例子。σ(λ) 表示可學(xué)習(xí)的門控參數(shù)。接近 1 的值表示使用了卷積初始化，而接近 0 的值表示只使用了基于內(nèi)容的注意力。注意，早期的 ConViT 層部分地維護(hù)了卷積初始化，而后面的層則完全基于內(nèi)容。

測試是在 ImageNet-1K 上進(jìn)行的，沒有進(jìn)行知識蒸餾，結(jié)果如下：

AI 模型的性能在很大程度上取決于訓(xùn)練這些模型所用的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)規(guī)模。在學(xué)術(shù)研究和現(xiàn)實應(yīng)用中，模型經(jīng)常受到可用數(shù)據(jù)的限制。ConViT 提出的這種 soft 歸納偏置，在適當(dāng)?shù)臅r候能夠被忽略，這種創(chuàng)造性的想法讓構(gòu)建更靈活的人工智能系統(tǒng)前進(jìn)了一步。