論文の概要: A Closer Look at Benchmarking Self-Supervised Pre-training with Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12210v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 00:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 11:38:46.583126
• Title: A Closer Look at Benchmarking Self-Supervised Pre-training with Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類による自己監督型事前学習のベンチマーク
• Authors: Markus Marks, Manuel Knott, Neehar Kondapaneni, Elijah Cole, Thijs Defraeye, Fernando Perez-Cruz, Pietro Perona,
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、データ自体が監視を提供する機械学習アプローチであり、外部ラベルの必要性を排除している。 SSLの分類に基づく評価プロトコルがどのように相関し、異なるデータセットのダウンストリーム性能を予測するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.35500308126506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) is a machine learning approach where the data itself provides supervision, eliminating the need for external labels. The model is forced to learn about the data structure or context by solving a pretext task. With SSL, models can learn from abundant and cheap unlabeled data, significantly reducing the cost of training models where labels are expensive or inaccessible. In Computer Vision, SSL is widely used as pre-training followed by a downstream task, such as supervised transfer, few-shot learning on smaller labeled data sets, and/or unsupervised clustering. Unfortunately, it is infeasible to evaluate SSL methods on all possible downstream tasks and objectively measure the quality of the learned representation. Instead, SSL methods are evaluated using in-domain evaluation protocols, such as fine-tuning, linear probing, and k-nearest neighbors (kNN). However, it is not well understood how well these evaluation protocols estimate the representation quality of a pre-trained model for different downstream tasks under different conditions, such as dataset, metric, and model architecture. We study how classification-based evaluation protocols for SSL correlate and how well they predict downstream performance on different dataset types. Our study includes eleven common image datasets and 26 models that were pre-trained with different SSL methods or have different model backbones. We find that in-domain linear/kNN probing protocols are, on average, the best general predictors for out-of-domain performance. We further investigate the importance of batch normalization and evaluate how robust correlations are for different kinds of dataset domain shifts. We challenge assumptions about the relationship between discriminative and generative self-supervised methods, finding that most of their performance differences can be explained by changes to model backbones.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、データ自体が監視を提供する機械学習アプローチであり、外部ラベルの必要性を排除している。 モデルは、プリテキストタスクを解くことで、データ構造やコンテキストについて学ぶことを余儀なくされます。 SSLによって、モデルは豊富で安価なラベル付きデータから学ぶことができ、ラベルが高価でアクセス不能なトレーニングモデルのコストを大幅に削減できる。 コンピュータビジョンでは、SSLは事前トレーニングや、教師付き転送、より小さなラベル付きデータセットでの少数ショット学習、および/または教師なしクラスタリングといったダウンストリームタスクとして広く使用されている。 残念ながら、すべてのダウンストリームタスクに対してSSLメソッドを評価し、学習した表現の質を客観的に測定することは不可能である。 代わりに、SSLメソッドは、細調整、線形探索、k-nearest neighbors(kNN)などのドメイン内評価プロトコルを用いて評価される。 しかし、これらの評価プロトコルが、データセット、メートル法、モデルアーキテクチャといった異なる条件下で、異なる下流タスクに対する事前訓練されたモデルの表現品質をどのように評価するかはよく分かっていない。 SSLの分類に基づく評価プロトコルがどのように相関し、異なるデータセットのダウンストリーム性能を予測するかを検討する。 我々の研究には、11の一般的なイメージデータセットと26のモデルが含まれており、それらは異なるSSLメソッドまたは異なるモデルバックボーンで事前トレーニングされた。 ドメイン内線形/kNN探索プロトコルは,平均してドメイン外性能の予測器として最適であることがわかった。 さらに、バッチ正規化の重要性について検討し、異なる種類のデータセットドメインシフトに対するロバストな相関性を評価する。 識別的自己管理手法と生成的自己管理手法の関係に関する仮定に挑戦し,その性能差の大部分は,モデルバックボーンの変更によって説明できることを示した。

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