論文の概要: Bag of Instances Aggregation Boosts Self-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01691v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 17:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-06 15:00:40.656614
• Title: Bag of Instances Aggregation Boosts Self-supervised Learning
• Title（参考訳）: Bag of Instances Aggregationは自己教師型学習を促進する
• Authors: Haohang Xu and Jiemin Fang and Xiaopeng Zhang and Lingxi Xie and Xinggang Wang and Wenrui Dai and Hongkai Xiong and Qi Tian
• Abstract要約: 教師なし学習のための簡易かつ効果的な蒸留戦略を提案する。 BINGOと呼ばれる本手法は,教師が学習した関係を学生に伝達することを目的としている。 BINGOは、小規模モデルにおける最先端の新たなパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.61914701794296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in self-supervised learning have experienced remarkable progress, especially for contrastive learning based methods, which regard each image as well as its augmentations as an individual class and try to distinguish them from all other images. However, due to the large quantity of exemplars, this kind of pretext task intrinsically suffers from slow convergence and is hard for optimization. This is especially true for small scale models, which we find the performance drops dramatically comparing with its supervised counterpart. In this paper, we propose a simple but effective distillation strategy for unsupervised learning. The highlight is that the relationship among similar samples counts and can be seamlessly transferred to the student to boost the performance. Our method, termed as BINGO, which is short for \textbf{B}ag of \textbf{I}nsta\textbf{N}ces a\textbf{G}gregati\textbf{O}n, targets at transferring the relationship learned by the teacher to the student. Here bag of instances indicates a set of similar samples constructed by the teacher and are grouped within a bag, and the goal of distillation is to aggregate compact representations over the student with respect to instances in a bag. Notably, BINGO achieves new state-of-the-art performance on small scale models, \emph{i.e.}, 65.5% and 68.9% top-1 accuracies with linear evaluation on ImageNet, using ResNet-18 and ResNet-34 as backbone, respectively, surpassing baselines (52.5% and 57.4% top-1 accuracies) by a significant margin. The code will be available at \url{https://github.com/haohang96/bingo}.
• Abstract（参考訳）: 近年の自己教師型学習の進歩は顕著な進歩を遂げており、特に対照的な学習に基づく手法では、各画像と、その拡張を個別のクラスとみなし、他のすべての画像と区別しようと試みている。 しかし、多くの例があるため、この種のプレテキストタスクは本質的には収束が遅く、最適化が難しい。 これは特に小規模モデルに当てはまり、教師付きモデルと比較すると、パフォーマンスが劇的に低下することがわかった。 本稿では,教師なし学習のための簡易かつ効果的な蒸留戦略を提案する。 注目すべき点は、類似したサンプル間の関係がカウントされ、パフォーマンスを高めるために学生にシームレスに転送できることだ。 私たちのメソッドはBINGOと呼ばれ、教師が学習した関係を学生に転送するターゲットとして、 \textbf{I}nsta\textbf{N}ces a\textbf{G}gregati\textbf{O}n の \textbf{B}ag と略される。 ここでの例の袋は、教師によって構築され、袋の中にグループ化されている類似のサンプルのセットを示し、蒸留の目的は、バッグのインスタンスに関して学生にコンパクト表現を集約することである。 特筆すべきは、BINGOは小規模モデルにおける新しい最先端性能であるemph{i.e。 ResNet-18とResNet-34をバックボーンとして、ImageNet上で線形評価された65.5%と68.9%のトップ1アキュラシーは、それぞれベースライン(52.5%と57.4%のトップ1アキュラシー)をかなり上回っている。 コードは \url{https://github.com/haohang96/bingo} で入手できる。

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