論文の概要: Elastic Weight Consolidation Improves the Robustness of Self-Supervised Learning Methods under Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16365v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 19:00:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 18:04:09.348703
• Title: Elastic Weight Consolidation Improves the Robustness of Self-Supervised Learning Methods under Transfer
• Title（参考訳）: 弾性重み強化による自己教師あり学習法のロバスト性の向上
• Authors: Andrius Ovsianas, Jason Ramapuram, Dan Busbridge, Eeshan Gunesh Dhekane, Russ Webb
• Abstract要約: 自己教師付き表現学習(SSL)手法は、下流タスクの微調整に有効なラベルなし初期条件を提供する。 我々はベイジアン連続学習のレンズの下でSSLの微調整を再解釈し、Elastic Weight Consolidation (EWC)フレームワークによる正規化を検討する。 初期SSLバックボーンに対する自己正規化は、ウォーターバードの最低サブグループ性能を5%改善し、Celeb-Aを2%向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2141621237414615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised representation learning (SSL) methods provide an effective label-free initial condition for fine-tuning downstream tasks. However, in numerous realistic scenarios, the downstream task might be biased with respect to the target label distribution. This in turn moves the learned fine-tuned model posterior away from the initial (label) bias-free self-supervised model posterior. In this work, we re-interpret SSL fine-tuning under the lens of Bayesian continual learning and consider regularization through the Elastic Weight Consolidation (EWC) framework. We demonstrate that self-regularization against an initial SSL backbone improves worst sub-group performance in Waterbirds by 5% and Celeb-A by 2% when using the ViT-B/16 architecture. Furthermore, to help simplify the use of EWC with SSL, we pre-compute and publicly release the Fisher Information Matrix (FIM), evaluated with 10,000 ImageNet-1K variates evaluated on large modern SSL architectures including ViT-B/16 and ResNet50 trained with DINO.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き表現学習(SSL)手法は、下流タスクの微調整に有効なラベルなし初期条件を提供する。 しかし、多くの現実的なシナリオでは、下流のタスクはターゲットラベルの分布に関してバイアスを受けることがある。 これにより、学習した微調整されたモデルを初期(ラベルなし)バイアスのない自己教師付きモデル後部から遠ざける。 本研究では,ベイジアン連続学習のレンズの下でSSLの微調整を再解釈し,弾性重み統合(EWC)フレームワークによる正規化を検討する。 初期SSLバックボーンに対する自己正規化は、VT-B/16アーキテクチャを使用する場合、ウォーターバードの最低サブグループ性能を5%改善し、Celeb-Aを2%向上させることを示した。 さらに、SSLでのEWCの使用を簡略化するために、DINOでトレーニングされたViT-B/16やResNet50など、大規模なSSLアーキテクチャで評価された1万のImageNet-1Kで評価されたFisher Information Matrix(FIM)を事前計算して公開する。

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