细说何恺明团队在无监督领域的顶作：MoCo三部曲

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细说何恺明团队在无监督领域的顶作：MoCo三部曲

2022 年 7 月 9 日 极市平台

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作者丨Smarter

来源丨Smarter

编辑丨极市平台

极市导读

本文从初代MoCo开始从头探索了MoCo系列，探究MoCo系列为什么对Self-Supervised Learning领域产生了这么大的影响。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿

从头捋一遍MoCo整个系列做了什么事情，探究MoCo系列为何对Self-Supervised Learning领域所产生的影响如此之大。

有关Self-Supervised和InfoNCE的基础知识可以看Self-Supervised: 如何避免退化解，本文只涉及MoCo系列的Self-Supervised方法是如何演变的。

MoCov1

时间拨回到19年末，那时NLP领域的Transformer进一步应用于Unsupervised representation learning，产生后来影响深远的BERT和GPT系列模型，反观CV领域，ImageNet刷到饱和，似乎遇到了怎么也跨不过的屏障，在不同task之间打转，寻求出路。就在CV领域停滞不前的时候，又是那个人Kaiming He带着MoCo横空出世，横扫了包括PASCAL VOC和COCO在内的7大数据集，至此，CV拉开了Self-Supervised的新篇章，与Transformer联手成为了深度学习炙手可热的研究方向。

MoCo主要设计了三个核心操作：Dictionary as a queue、Momentum update和Shuffling BN。

Dictionary as a queue

正如我之前的文章中提到的，避免退化解最好的办法就是同时满足alignment和uniformity，即需要positive pair和negative pair。其中uniformity是为了不同feature尽可能均匀的分布在unit hypersphere上，为了更有效率的达到这个目的，一个非常直观的办法是增加每次梯度更新所包含的negative pair(即batch size)，在MoCo之前有很多方法对如何增加negative pair进行了大量研究。

其中图(a)是最简单粗暴，直接end-to-end，batch size的大小取决于GPU容量大小。图(b)设计了一个memory bank保存数据集中所有数据的特征，使用的时候随机从memory bank中采样，然后对采样进行momentum update，这样可以认为多个epoch近似一个大的batch，但是这种方法存在一个问题，就是保存数据集中所有数据特征非常的占显存。

MoCo提出了将memory bank的方法改进为dictionary as a queue，意思就是跟memory bank类似，也保存数据集中数据特征，只不过变成了queue的形式存储，这样每个epoch会enqueue进来一个batch的数据特征，然后dequeue出去dictionary中保存时间最久的一个batch的数据特征，整体上来看每个epoch，dictionary中保存的数据特征总数是不变的，并且随着epoch的进行会更新dictionary的数据特征同时dictionary的容量不需要很大，精髓！

Momentum update

但是MoCo仅仅将dictionary as a queue的话，并不能取得很好的效果，是因为不同epoch之间，encoder的参数会发生突变，不能将多个epoch的数据特征近似成一个静止的大batch数据特征，所以MoCo在dictionary as a queue的基础上，增加了一个momentum encoder的操作，key的encoder参数等于query的encoder参数的滑动平均，公式如下：

和分别是key的encoder和query的encoder的参数，m是0-1之间的动量系数。

因为momentum encoder的存在，导致key支路的参数避免了突变，可以将多个epoch的数据特征近似成一个静止的大batch数据特征，巧妙！

Shuffling BN

另外，MoCo还发现ResNet里的BN层会阻碍模型学习一个好的特征。由于每个batch内的样本之间计算mean和std导致信息泄露，产生退化解。MoCo通过多GPU训练，分开计算BN，并且shuffle不同GPU上产生的BN信息来解决这个问题。

实验

通过对end-to-end、memory bank和MoCo三种方法的对比实验可以看出MoCo算法有着巨大优势。memory bank由于momentum update的是数据，可能训练过程会更加不稳定，导致精度远低于end-to-end和MoCo；end-to-end由于GPU容量大小的限制，导致不能使用更大的batch size；MoCo通过dictionary as a queue和momentum encoder和shuffle BN三个巧妙设计，使得能够不断增加K的数量，将Self-Supervised的威力发挥的淋漓尽致。

MoCov2

MoCov2在MoCov1的基础上，增加了SimCLR实验成功的tricks，然后反超SimCLR重新成为当时的SOTA，FAIR和Google Research争锋相对之作，颇有华山论剑的意思。

SimCLR vs MoCo

SimCLR其实使用的方法就是MoCo中提到的end-to-end的方法，当然同样存在GPU容量大小限制的问题，但是在Google面前，GPU容量大小算什么限制，TPU我有一打，于是SimCLR通过大batch、大epoch、更多更强的数据增强和增加一个MLP把MoCo拉下了王座，MoCo当然不服气，SimCLR你作弊，老子也要用更多更强的数据增强和MLP！ 于是MoCov2以一种实验报告的形式诞生了。

实验

从实验中可以看出，增加MLP、更强的aug、大epoch都能够大幅度的提升MoCo的精度。

MoCov2相比于SimCLR，在batch size更小的情况下，能够达到更好的效果。

MoCov3

MoCov3的出发点是NLP领域的Unsupervised representation learning使用的架构都是Transformer的，而CV领域的Self-Supervised还在使用CNN架构，是不是可以在Self-Supervised中使用Transformer架构呢？于是MoCov3继续探索Self-Supervised+Transformer的上限在哪里，有金融+计算机内味了。

Stability of Self-Supervised ViT Training

MoCov3将backbone替换成ViT，然后进行实验研究，探索Self-Supervised使用Transformer架构是否可行。然而实验中使用ViT作为backbone会导致Self-Supervised的训练过程不稳定，并且这个不稳定现象无法通过最终迁移预测的结果捕捉到。为了揭示这个不稳定现象是什么导致的，MoCov3使用kNN curves来监控self-supervised的每一个epoch结果。

Empirical Observations on Basic Factors

通过控制变量，主要探究了batch size、learning rate和optimizer三个变量对self-supervised训练过程的影响程度。

从实验中可以看出随着batch的增大或者lr的增大，kNN accuracy都逐渐出现了dip的情况，并且dip的程度逐渐增加，呈现周期性出现。当使用LAMB optimizer时，随着lr的增加，虽然kNN accuracy还是平滑的曲线，但是中间部分任然会出现衰退。

A Trick for Improving Stability

为了探究dip出现的原因，作者进一步画出随着epoch的增加，模型的first layer和last layer梯度的变化情况。发现在训练过程中，不同的layer都会发生梯度突变的情况，导致dip的出现。通过比较各个layer的梯度峰值发现first layer会更早的出现梯度峰值，然后逐层蔓延到last layer。

基于这个观察现象，作者大胆猜测不稳定现象在浅层会更早产生。于是作者进行消融实验比对fixed random patch projectionr和learned patch projection两种情况的结果。

可以看到训练过程中，在不同Self-Supervised算法下，fixed random patch projection比起learned patch projection会稳定许多，并且kNN accuracy也有一定的提升。

作者也提到fixed random patch projection只能一定程度上缓解不稳定问题，但是无法完全解决。当lr足够大时，任然会出现不稳定现象。first layer不太可能是不稳定的根本原因，相反，这个不稳定问题跟所有layer相关。只不过first layer使用的是conv跟后面的self-attention之间gap更大，对不稳定影响更大，first layer固定住更容易处理而已。

实验结果不出所料的吊打之前的Self-Supervised算法，总体上MoCov3通过实验探究洞察到了Self-Supervised+Transformer存在的问题，并且使用简单的方法缓解了这个问题，这给以后的研究者探索Self-Supervised+Transformer提供了很好的启示。

总结

说一下自己的看法，未来CV很大可能是类似NLP，走无监督预训练，CNN的架构可能支撑不起大量数据的无监督预训练，那么使用transformer作为CV的无监督预训练架构是有必要的。从MoCov3的探索可以看出，FAIR试图从Self-Supervised和Transformer两大炙手可热的方向寻求CV未来的方向，NLP从Transformer -> BERT -> GPT系列，逐渐统治整个NLP领域，MoCo似乎也想复制出NLP的成功路径，从MoCov1 -> MoCov2 -> MoCov3逐渐探索CV领域Unsupervised representation learning的上限，Self-Supervised+Transformer会是CV领域的BERT吗？