論文の概要: A Theoretical Analysis of Self-Supervised Learning for Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02233v3
• Date: Wed, 05 Feb 2025 14:22:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:25:17.458569
• Title: A Theoretical Analysis of Self-Supervised Learning for Vision Transformers
• Title（参考訳）: 視覚変換器の自己監督学習に関する理論的解析
• Authors: Yu Huang, Zixin Wen, Yuejie Chi, Yingbin Liang,
• Abstract要約: マスク付きオートエンコーダ(MAE)とコントラスト学習(CL)は異なる種類の表現をキャプチャする。 我々は,MAEとCLの両目的に対して,一層ソフトマックス型視覚変換器(ViT)のトレーニングダイナミクスについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.08606211686339
• License:
• Abstract: Self-supervised learning has become a cornerstone in computer vision, primarily divided into reconstruction-based methods like masked autoencoders (MAE) and discriminative methods such as contrastive learning (CL). Recent empirical observations reveal that MAE and CL capture different types of representations: CL tends to focus on global patterns, while MAE adeptly captures both global and subtle local information simultaneously. Despite a flurry of recent empirical investigations to shed light on this difference, theoretical understanding remains limited, especially on the dominant architecture vision transformers (ViTs). In this paper, to provide rigorous insights, we model the visual data distribution by considering two types of spatial features: dominant global features and comparatively minuscule local features, and study the impact of imbalance among these features. We analyze the training dynamics of one-layer softmax-based ViTs on both MAE and CL objectives using gradient descent. Our analysis shows that as the degree of feature imbalance varies, ViTs trained with the MAE objective effectively learn both global and local features to achieve near-optimal reconstruction, while the CL-trained ViTs favor predominantly global features, even under mild imbalance. These results provide a theoretical explanation for distinct behaviors of MAE and CL observed in empirical studies.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型学習はコンピュータビジョンの基盤となり、主にマスク付きオートエンコーダ(MAE)のような再構成に基づく手法と、コントラスト学習(CL)のような差別的手法に分けられている。 CLはグローバルなパターンにフォーカスする傾向があり、MAEはグローバルな情報と微妙なローカル情報の両方を同時にキャプチャする傾向にある。 この違いに光を当てるための最近の実証研究が急増しているが、理論的な理解は、特に支配的なアーキテクチャビジョントランスフォーマー(ViT)において限られている。 本稿では、厳密な洞察を提供するために、大域的特徴と比較的極小な局所特徴の2種類の空間的特徴を考慮した視覚データ分布をモデル化し、これらの特徴間の不均衡の影響について検討する。 勾配降下法を用いて,MAEおよびCL目的の1層ソフトマックスベースのViTのトレーニングダイナミクスを解析した。 分析の結果,機能不均衡の程度が変化するにつれて,MPE で訓練した ViT は,大域的特徴と局所的特徴の両方を効果的に学習し,CL で訓練した ViT は軽度不均衡でも大域的特徴を優先することがわかった。 これらの結果は、経験的研究で観察されたMAEとCLの異なる挙動に関する理論的説明を提供する。

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