論文の概要: Exploring the Equivalence of Siamese Self-Supervised Learning via A Unified Gradient Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05141v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 18:59:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-12-10 14:53:07.918431
• Title: Exploring the Equivalence of Siamese Self-Supervised Learning via A Unified Gradient Framework
• Title（参考訳）: 統一グラディエントフレームワークによるシームズ自己監督学習の等価性を探る
• Authors: Chenxin Tao, Honghui Wang, Xizhou Zhu, Jiahua Dong, Shiji Song, Gao Huang, Jifeng Dai
• Abstract要約: 自己教師付き学習は、人間のアノテーションなしで強力な視覚表現を抽出する大きな可能性を示している。 様々な視点から自己指導型学習を扱うために,様々な研究が提案されている。 自己教師型学習のための単純だが効果的な勾配形式UniGradを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.76337849044254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning has shown its great potential to extract powerful visual representations without human annotations. Various works are proposed to deal with self-supervised learning from different perspectives: (1) contrastive learning methods (e.g., MoCo, SimCLR) utilize both positive and negative samples to guide the training direction; (2) asymmetric network methods (e.g., BYOL, SimSiam) get rid of negative samples via the introduction of a predictor network and the stop-gradient operation; (3) feature decorrelation methods (e.g., Barlow Twins, VICReg) instead aim to reduce the redundancy between feature dimensions. These methods appear to be quite different in the designed loss functions from various motivations. The final accuracy numbers also vary, where different networks and tricks are utilized in different works. In this work, we demonstrate that these methods can be unified into the same form. Instead of comparing their loss functions, we derive a unified formula through gradient analysis. Furthermore, we conduct fair and detailed experiments to compare their performances. It turns out that there is little gap between these methods, and the use of momentum encoder is the key factor to boost performance. From this unified framework, we propose UniGrad, a simple but effective gradient form for self-supervised learning. It does not require a memory bank or a predictor network, but can still achieve state-of-the-art performance and easily adopt other training strategies. Extensive experiments on linear evaluation and many downstream tasks also show its effectiveness. Code shall be released.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、人間のアノテーションなしで強力な視覚表現を抽出する大きな可能性を示している。 Various works are proposed to deal with self-supervised learning from different perspectives: (1) contrastive learning methods (e.g., MoCo, SimCLR) utilize both positive and negative samples to guide the training direction; (2) asymmetric network methods (e.g., BYOL, SimSiam) get rid of negative samples via the introduction of a predictor network and the stop-gradient operation; (3) feature decorrelation methods (e.g., Barlow Twins, VICReg) instead aim to reduce the redundancy between feature dimensions. これらの手法は、様々な動機から設計した損失関数では、かなり異なるようである。 最終的な精度も異なり、異なるネットワークとトリックが異なる作業で利用される。 本研究では,これらの手法が同一の形式に統一できることを実証する。 損失関数を比較する代わりに、勾配解析を通じて統一式を導出する。 さらに,その性能を比較するために,公正かつ詳細な実験を行う。 これらの手法の間にはほとんどギャップが無く、運動量エンコーダの使用が性能向上の鍵となることが判明した。 この統一フレームワークから,自己教師付き学習のための簡易かつ効果的な勾配形式であるunigradを提案する。 メモリバンクや予測ネットワークは必要ありませんが、最先端のパフォーマンスを達成でき、他のトレーニング戦略を簡単に適用できます。 線形評価と多くの下流タスクに関する大規模な実験も、その効果を示している。 コードは解放される。

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