論文の概要: Is Self-Supervised Learning More Robust Than Supervised Learning?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05259v1
- Date: Fri, 10 Jun 2022 17:58:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-13 15:25:55.683189
- Title: Is Self-Supervised Learning More Robust Than Supervised Learning?
- Title（参考訳）: 自己指導型学習は指導型学習よりもロバストか?
- Authors: Yuanyi Zhong, Haoran Tang, Junkun Chen, Jian Peng, Yu-Xiong Wang
- Abstract要約: 自己教師付きコントラスト学習はラベルなしで視覚表現を学習する強力なツールである。
コントラスト学習と教師あり学習の行動差を定量化するために、一連のロバストネステストを実施している。
事前トレーニングの汚職の下では、パッチシャッフルやピクセル強度の変化に対して、対照的な学習が脆弱でありながら、データセットレベルの分布変化には敏感でないことが分かりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.129681691651637
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-supervised contrastive learning is a powerful tool to learn visual
representation without labels. Prior work has primarily focused on evaluating
the recognition accuracy of various pre-training algorithms, but has overlooked
other behavioral aspects. In addition to accuracy, distributional robustness
plays a critical role in the reliability of machine learning models. We design
and conduct a series of robustness tests to quantify the behavioral differences
between contrastive learning and supervised learning to downstream or
pre-training data distribution changes. These tests leverage data corruptions
at multiple levels, ranging from pixel-level gamma distortion to patch-level
shuffling and to dataset-level distribution shift. Our tests unveil intriguing
robustness behaviors of contrastive and supervised learning. On the one hand,
under downstream corruptions, we generally observe that contrastive learning is
surprisingly more robust than supervised learning. On the other hand, under
pre-training corruptions, we find contrastive learning vulnerable to patch
shuffling and pixel intensity change, yet less sensitive to dataset-level
distribution change. We attempt to explain these results through the role of
data augmentation and feature space properties. Our insight has implications in
improving the downstream robustness of supervised learning.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付きコントラスト学習はラベルなしで視覚表現を学習する強力なツールである。
先行研究は主に様々な事前学習アルゴリズムの認識精度の評価に重点を置いているが、他の振る舞いの側面は見落としている。
精度に加えて、分散ロバスト性は機械学習モデルの信頼性において重要な役割を果たす。
コントラスト学習と教師付き学習との行動差を下流データ分布変化または事前学習データ分布変化に定量化するために,一連のロバストネステストを設計し,実施する。
これらのテストは、画素レベルのガンマ歪みからパッチレベルのシャッフル、データセットレベルの分散シフトまで、複数のレベルでデータ破損を利用する。
私たちのテストでは、対照学習と教師付き学習の興味深いロバスト性行動を明らかにしました。
一方,下流の腐敗下では,コントラスト学習は教師付き学習よりも驚くほど堅牢である。
一方、事前学習の汚職では、パッチシャッフルやピクセル強度の変化に弱いが、データセットレベルの分布変化には敏感ではない。
データ拡張と特徴空間特性の役割を通してこれらの結果を説明しようと試みる。
我々の洞察は、教師あり学習の下流の堅牢性を改善することに影響を及ぼす。
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