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大概是全网最详细的何恺明团队顶作MoCo系列解读...(完结篇)

作者：互联网

kaiming 的 MoCo让自监督学习成为深度学习热门之一， Yann Lecun也在 AAAI 上讲 Self-Supervised Learning 是未来的大势所趋。本文延续上文详细介绍了 MoCo v2和MoCo v3。

Self-Supervised Learning，又称为自监督学习，我们知道一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习。而 Self-Supervised Learning 是无监督学习里面的一种，主要是希望能够学习到一种通用的特征表达用于下游任务 (Downstream Tasks)。其主要的方式就是通过自己监督自己。作为代表作的 kaiming 的 MoCo 引发一波热议， Yann Lecun也在 AAAI 上讲 Self-Supervised Learning 是未来的大势所趋。所以在这个系列中，我会系统地解读 Self-Supervised Learning 的经典工作。

1 MoCo v2

论文名称：Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2003.04297.pdf

1.1 MoCo v2 的 Motivation

上篇文章我们介绍了 MoCo 这个系列的第一版 MoCo v1，链接如下所示。

MoCo v1的方法其实可以总结为2点

(a) 在 [1 原始的端到端自监督学习方法] 里面，Encoder 和 Encoder 的参数每个step 都更新，这个问题在前面也有提到，因为Encoder 输入的是一个 Batch 的 negative samples (N-1个)，所以输入的数量不能太大，即dictionary不能太大，即 Batch size不能太大。

现在的 Momentum Encoder 的更新是通过动量的方法更新的，不涉及反向传播，所以 输入的负样本 (negative samples) 的数量可以很多，具体就是 Queue 的大小可以比较大，可以比mini-batch大，属于超参数。队列是逐步更新的在每次迭代时，当前mini-batch的样本入列，而队列中最老的mini-batch样本出列，那当然是负样本的数量越多越好了。这就是 Dictionary as a queue 的含义，即通过动量更新的形式，使得可以包含更多的负样本。而且 Momentum Encoder 的更新极其缓慢 (因为 很接近于1)，所以Momentum Encoder 的更新相当于是看了很多的 Batch，也就是很多负样本。

(b) 在 [2 采用一个较大的memory bank存储较大的字典] 方法里面，所有样本的 representation 都存在 memory bank 里面，根据上文的描述会带来最新的 query 采样得到的 key 可能是好多个step之前的编码器编码得到的 key，因此丧失了一致性的问题。但是MoCo的每个step都会更新Momentum Encoder，虽然更新缓慢，但是每个step都会通过4式更新一下Momentum Encoder，这样 Encoder 和 Momentum Encoder 每个step 都有更新，就解决了一致性的问题。

SimCLR的两个提点的方法

今天介绍MoCo 系列的后续工作：MoCo v2 和 v3。MoCo v2 是在 SimCLR 发表以后相继出来的，它是一篇很短的文章， 只有2页。在MoCo v2 中，作者们整合 SimCLR 中的两个主要提升方法到 MoCo 中，并且验证了SimCLR算法的有效性。SimCLR的两个提点的方法就是：

SimCLR 的方法其实是晚于 MoCo v1 的。时间线如下：

MoCo v1 于 2019.11 发布于arXiv，中了CVPR 2020；
SimCLR v1 于 2020.02 发布于arXiv，中了ICML 2020；
MoCo v2 于 2020.03 发布于arXiv，是一个技术报告，只有2页。
SimCLR v2 于 2020.06 发布于arXiv，中了NIPS 2020；

在 SimCLR v1 发布以后，MoCo的作者团队就迅速地将 SimCLR的两个提点的方法移植到了 MoCo 上面，想看下性能的变化，也就是MoCo v2。结果显示，MoCo v2的结果取得了进一步的提升并超过了 SimCLR v1，证明MoCo系列方法的地位。因为 MoCo v2 文章只是移植了 SimCLR v1 的技巧而没有大的创新，所以作者就写成了一个只有2页的技术报告。

1.2 MoCo 相对于 End-to-end 方法的改进

MoCo v2 的亮点是不需要强大的 Google TPU 加持，仅仅使用 8-GPU 就能超越 SimCLR v1的性能。End-to-end 的方法和 MoCo v1的方法在本专栏的上一篇文章 Self-Supervised Learning 超详细解读 (四)：MoCo系列 (1) 里面已经有详细的介绍，这里再简单概述下二者的不同，如下图1,2,3所示。

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图1：早期的End-to-end的方法

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图2：MoCo v1/2 方法，图中n为Batch size

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图3：早期的End-to-end的方法和MoCo方法的对比

End-to-end 的方法 (原始的端到端自监督学习方法)： 一个Batch的数据假设有 个 image，这里面有一个样本 query 和它所对应的正样本 ， 和 来自同一张图片的不同的 Data Augmentation，这个Batch剩下的数据就是负样本 (negative samples)，如下图3所示。接着我们将这个 Batch 的数据同时输入给2个架构相同但参数不同的 Encoder 和 Encoder 。然后对两个 Encoder的输出使用下式 1 所示的 Contrastive loss 损失函数使得query 和正样本 的相似程度尽量地高，使得query 和负样本 的相似程度尽量地低，通过这样来训练Encoder 和 Encoder ，这个过程就称之为自监督预训练。训练完毕后得到的 Encoder 的输出就是图片的 visual representation。这种方法的缺点是：因为Encoder 和 Encoder 的参数都是通过反向传播来更新的，所以 Batch size 的大小不能太大，否则 GPU 显存就不够了。所以，Batch size 的大小限制了负样本的数量，也限制了自监督模型的性能。

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图4：End-to-end方法一个Batch的数据

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MoCo 的方法： 一个Batch的数据假设有 个 image，这里面有一个样本 query 和它所对应的正样本 ， 和 来自同一张图片的不同的 Data Augmentation，这个Batch剩下的数据就是负样本 (negative samples)。 接着我们只把query 和正样本 输入给2个架构相同但参数不同的 Encoder 和 Momentum Encoder 。所有的负样本 都会保存在一个队列 Queue 里面。然后对两个 Encoder的输出使用上式 1 所示的 Contrastive loss 损失函数使得query 和正样本 的相似程度尽量地高，使得query 和负样本 的相似程度尽量地低。在任意一个 Epoch 的任意一个 step 里面，我们只使用反向传播来更新Encoder 的参数，然后通过2式的动量方法更新 Momentum Encoder 的参数。同时，队列删除掉尾部的一个 Batch 大小的负样本，再在头部进来一个 Batch 大小的负样本，完成这个step的队列的更新。这样，队列的大小可以远远大于 Batch size 的大小了，使得负样本的数量可以很多，提升了自监督训练的效果。而且，队列和 在每个 step 都会有更新，没有memory bank，也就不会存在更新不及时导致的 的更新和memory bank更新不一致的问题。

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FAQ：MoCo方法里面这个队列 Queue 的内容是什么，是如何生成的？

答： 是负样本 通过Momentum Encoder ( 采用2式的动量更新方法，而不是反向传播) 之后输出的值，它代表所有负样本的 visual representation。队列 Queue 的是 Batch size 的数倍大，且每个step都会进行一次 Dequeue 和 Enqueue 的操作更新队列。

1.3 MoCo v2实验

以上就是对 MoCo v1的概述，v2 将 SimCLR的两个提点的方法 (a 使用预测头 b 使用强大的数据增强策略) 移植到了 MoCo v1上面，实验如下。

训练集： ImageNet 1.28 张训练数据。

评价手段：

(1) Linear Evaluation (在 Self-Supervised Learning 超详细解读 (二)：SimCLR系列 文章中有介绍，Encoder (ResNet-50) 的参数固定不动，在Encoder后面加分类器，具体就是一个FC层+softmax激活函数，使用全部的 ImageNet label 只训练分类器的参数，而不训练 Encoder 的参数)。看最后 Encoder+分类器的性能。

(2) VOC 目标检测 使用 Faster R-CNN 检测器 (C4 backbone)，在 VOC 07+12 trainval set 数据集进行 End-to-end 的 Fine-tune。在 VOC 07 test 数据集进行 Evaluation。

a 使用预测头结果

预测头 Projection head 分类任务的性能只存在于无监督的预训练过程，在Linear Evaluation和下游任务中都是被去掉的。

Linear Evaluation 结果如下图5所示：

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图5：使用预测头对比实验Linear Evaluation 结果

图中的 就是式1中的 。在使用预测头且 时取得了最优的性能。

VOC 目标检测如下图6所示。在使用预测头且预训练的 Epoch 数为800时取得了最优的性能，AP各项指标也超越了有监督学习 supervised 的情况。

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图6：使用预测头对比实验VOC 目标检测结果

b 使用强大的数据增强策略结果

如图4所示，对数据增强策略，作者在 MoCo v1 的基础上又添加了 blur augmentation，发现更强的色彩干扰作用有限。只添加 blur augmentation 就可以使得 ImageNet 分类任务的性能从60.6增长到63.4，再加上预测头 Projection head 就可以使性能进一步涨到67.3。从图 4 也可以看到：VOC 目标检测的性能和 ImageNet 分类任务的性能没有直接的联系。

与 SimCLR v1 的对比

如下图7所示为 MoCo v2 与 SimCLR v1 性能的直接对比结果。预训练的 Epochs 都取200。如果 Batch size 都取 256，MoCo v2在 ImageNet 有67.5的性能，超过了 SimCLR 的61.9的性能。即便 SimCLR 在更有利的条件下 (Batch size = 4096，Epochs=1000)，其性能69.3也没有超过 MoCo v2 的71.1的性能，证明了MoCo系列方法的地位。

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图7：与 SimCLR v1 的对比

小结

MoCo v2 把 SimCLR 中的两个主要提升方法 (1 使用强大的数据增强策略，具体就是额外使用了 Gaussian Deblur 的策略 2 使用预测头 Projection head) 到 MoCo 中，并且验证了SimCLR算法的有效性。最后的MoCo v2的结果更优于 SimCLR v1，证明 MoCo 系列自监督预训练方法的高效性。

2 MoCo v3

论文名称：An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2104.02057.pdf

2.1 MoCo v3 原理分析

自监督学习模型一般可以分成 Generative 类型的或者 Contrastive 类型的。在 NLP 里面的自监督学习模型 (比如本专栏第1篇文章介绍的BERT系列等等) 一般是属于 Generative 类型的，通常把模型设计成 Masked Auto-encoder，即盖住输入的一部分 (Mask)，让模型预测输出是什么 (像做填空题)，通过这样的自监督方式预训练模型，让模型具有一个不错的预训练参数，且模型架构一般是个 Transformer。在 CV 里面的自监督学习模型 (比如本专栏第2篇文章介绍的SimCLR系列等等) 一般是属于 Contrastive 类型的，模型架构一般是个 Siamese Network (孪生神经网络)，通过数据增强的方式创造正样本，同时一个 Batch 里面的其他数据为负样本，通过使模型最大化样本与正样本之间的相似度，最小化与样本与负样本之间的相似度来对模型参数进行预训练，且孪生网络架构一般是个 CNN。

这篇论文的重点是将目前无监督学习最常用的对比学习应用在 ViT 上。作者给出的结论是：影响自监督ViT模型训练的关键是：instability，即训练的不稳定性。 而这种训练的不稳定性所造成的结果并不是训练过程无法收敛 (convergence)，而是性能的轻微下降 (下降1%-3%的精度)。

首先看 MoCo v3 的具体做法吧。它的损失函数和 v1 和 v2 版本是一模一样的，都是 1 式：

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那么不一样的是整个 Framework 有所差异，MoCo v3 的整体框架如下图8所示，这个图比论文里的图更详细地刻画了 MoCo v3 的训练方法，读者可以把图8和上图2做个对比，看看MoCo v3 的训练方法和 MoCo v1/2 的训练方法的差异。

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图8：MoCo v3方法，图中n为Batch size

MoCo v3 的训练方法和 MoCo v1/2 的训练方法的差异是：

1) 数据增强：

现在我们有一堆无标签的数据，拿出一个 Batch，代码表示为 x，也就是 张图片，分别进行两种不同的数据增强，得到 x_1 和 x_2，则 x_1 是 张图片，x_2 也是 张图片。

for x in loader: # load a minibatch x with N samples
    x1, x2 = aug(x), aug(x) # augmentation

2) 分别通过 Encoder 和 Momentum Encoder：

x_1 分别通过 Encoder 和 Momentum Encoder 得到特征 q_1 和 k_1，维度是 ，这里特征空间由一个长度为 的向量表示。

x_2 分别通过 Encoder 和 Momentum Encoder 得到特征 q_2 和 k_2，维度是 ，这里特征空间由一个长度为 的向量表示。

    q1, q2 = f_q(x1), f_q(x2) # queries: [N, C] each
    k1, k2 = f_k(x1), f_k(x2) # keys: [N, C] each

3) 通过一个 Contrastive loss 优化 q_1 和 k_2，通过另一个 Contrastive loss 优化 q_2 和 k_1，并反向传播更新 f_q 的参数：

    loss = ctr(q1, k2) + ctr(q2, k1) # symmetrized
    loss.backward()
    update(f_q) # optimizer update: f_q

4) Contrastive loss 的定义：

对两个维度是 (N,C) 的矩阵 (比如是q_1和k_2) 做矩阵相乘，得到维度是 (N,N) 的矩阵，其对角线元素代表的就是positive sample的相似度，就是让对角线元素越大越好，所以目标是整个这个 (N,N) 的矩阵越接近单位阵越好，如下所示。

def ctr(q, k):
    logits = mm(q, k.t()) # [N, N] pairs
    labels = range(N) # positives are in diagonal
    loss = CrossEntropyLoss(logits/tau, labels)
    return 2 * tau * loss

5) Momentum Encoder的参数使用动量更新：

    f_k = m*f_k + (1-m)*f_q # momentum update: f_k

全部的伪代码 (来自MoCo v3 的paper)：

# f_q: encoder: backbone + pred mlp + proj mlp
# f_k: momentum encoder: backbone + pred mlp
# m: momentum coefficient
# tau: temperature
for x in loader: # load a minibatch x with N samples
    x1, x2 = aug(x), aug(x) # augmentation
    q1, q2 = f_q(x1), f_q(x2) # queries: [N, C] each
    k1, k2 = f_k(x1), f_k(x2) # keys: [N, C] each
    loss = ctr(q1, k2) + ctr(q2, k1) # symmetrized
    loss.backward()
    update(f_q) # optimizer update: f_q
    f_k = m*f_k + (1-m)*f_q # momentum update: f_k
# contrastive loss
def ctr(q, k):
    logits = mm(q, k.t()) # [N, N] pairs
    labels = range(N) # positives are in diagonal
    loss = CrossEntropyLoss(logits/tau, labels)
    return 2 * tau * loss

以上就是 MoCo v3 的全部方法，都可以概括在图8里面。它的性能如何呢？假设 Encoder 依然取 ResNet-50，则 MoCo v2，MoCo v2+，MoCo v3 的对比如下图9所示，主要的提点来自于大的 Batch size (4096) 和 Prediction head 的使用。

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图9：MoCo v2，MoCo v2+，MoCo v3 的对比 (Backbone: ResNet-50)

2.2 MoCo v3 自监督训练 ViT 的不稳定性

上图9的实验结果证明了 MoCo v3 在 Encoder 依然取 ResNet-50 时的有效性。那么当 Encoder 变成 Transformer 时的情况又如何呢？如本节一开始所述，作者给出的结论是：影响自监督ViT模型训练的关键是：instability，即训练的不稳定性。 而这种训练的不稳定性所造成的结果并不是训练过程无法收敛 (convergence)，而是性能的轻微下降 (下降1%-3%的精度)。

Batch size 过大使得训练不稳定

如下图10所示是使用 MoCo v3 方法，Encoder 架构换成 ViT-B/16 ，Learning rate=1e-4，在 ImageNet 数据集上训练 100 epochs 的结果。作者使用了4种不同的 Batch size：1024, 2048, 4096, 6144 的结果。可以看到当 bs=4096 时，曲线出现了 dip 现象 (稍稍落下又急速升起)。这种不稳定现象导致了精度出现下降。当 bs=6144 时，曲线的 dip 现象更大了，可能是因为跳出了当前的 local minimum。这种不稳定现象导致了精度出现了更多的下降。

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图10：Batch size过大使得训练不稳定

Learning rate 过大使得训练不稳定

如下图11所示是使用 MoCo v3 方法，Encoder 架构换成 ViT-B/16 ，Batch size=4096，在 ImageNet 数据集上训练 100 epochs 的结果。作者使用了4种不同的 Learning rate：0.5e-4, 1.0e-4, 1.5e-4 的结果。可以看到当Learning rate 较大时，曲线出现了 dip 现象 (稍稍落下又急速升起)。这种不稳定现象导致了精度出现下降。

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图11：Learning rate 过大使得训练不稳定

LARS optimizer 的不稳定性

如下图12所示是使用 MoCo v3 方法，Encoder 架构换成 ViT-B/16 ，Batch size=4096，在 ImageNet 数据集上训练 100 epochs 的结果，不同的是使用了 LARS 优化器，分别使用了4种不同的 Learning rate：3e-4, 5e-4, 6e-4, 8e-4 的结果。结果发现当给定合适的学习率时，LARS的性能可以超过AdamW，但是当学习率稍微变大时，性能就会显著下降。而且曲线自始至终都是平滑的，没有 dip 现象。所以最终为了使得训练对学习率更鲁棒，作者还是采用 AdamW 作为优化器。因为若采用 LARS，则每换一个网络架构就要重新搜索最合适的 Learning rate。

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图12：LARS optimizer 的不稳定性

2.3 提升训练稳定性的方法：冻结第1层 (patch embedding层) 参数

上面图10-12的实验表明 Batch size 或者 learning rate 的细微变化都有可能导致 Self-Supervised ViT 的训练不稳定。作者发现导致训练出现不稳定的这些 dip 跟梯度暴涨 (spike) 有关，如下图13所示，第1层会先出现梯度暴涨的现象，结果几十次迭代后，会传到到最后1层。

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图13：第1层会先出现梯度暴涨的现象，结果几十次迭代后，会传到到最后1层

所以说问题就出在第1层出现了梯度暴涨啊，一旦第1层梯度暴涨，这个现象就会在几十次迭代之内传遍整个网络。所以说想解决训练出现不稳定的问题就不能让第1层出现梯度暴涨！

所以作者解决的办法是冻结第1层的参数 ，也就是patch embedding那层，随机初始化后，不再更新这一层的参数，然后发现好使，如图14所示。

patch embedding那层具体就是一个 的卷积操作，输入 channel 数是3，输出 channel 数是embed_dim=768/384/192。

patch embedding 代码：

self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)

如下图14,15所示是使用 MoCo v3 or SimCLR, BYOL 方法，Encoder 架构换成 ViT-B/16 ，Batch size=4096，在 ImageNet 数据集上训练 100 epochs 的结果，不同的是冻结了patch embedding那层的参数，使用了随机参数初始化。

图14和15表明不论是 MoCo v3 还是 SimCLR, BYOL 方法，冻结 patch embedding 那层的参数都能够提升自监督 ViT 的训练稳定性。除此之外， gradient-clip 也能够帮助提升训练稳定性，其极限情况就是冻结参数。

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图14：提升训练稳定性的方法：冻结第1层 (patch embedding层) 的参数 (MoCo v3方法)

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图15：提升训练稳定性的方法：冻结第1层 (patch embedding层) 的参数 (SimCLR, BYOL 方法)

2.4 MoCo v3 实验

超参数细节

超参数具体值
OptimizerAdamW，bs=4096，epochs=100，搜索lr和wd的最优解，warmup=40 epochs，cosine decay learning rate
Projection head3层的 MLP，激活函数ReLU, hidden dim=4096，output dim=256
Prediction head2层的MLP，激活函数ReLU, hidden dim=4096，output dim=256
loss超参数tau=0.2
评价指标Linear Evaluation (或者叫 Linear Classification，Linear Probing)，在本专栏之前的文章介绍过，具体做法是：冻结Encoder的参数，在Encoder之后添加一个分类头 (FC层+softmax)，使用全部的标签只训练这个分类头的参数，得到的测试集精度就是自监督模型的精度。

如下图16所示是ViT-S/16 和 ViT-B/16 模型在4种自监督学习框架下的性能对比。为了确保对比的公平性，lr 和 wd 都经过了搜索。结果显示 MoCo v3 框架具有最优的性能。

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图16：ViT-S/16 and ViT-B/16在不同框架的性能对比

下图17展示的是不同的自监督学习框架对 ViT 和 ResNet 模型的偏爱，可以看出 SimCLR 和 MoCo v3 这两个自监督框架在 ViT 类的 Transformer 模型上的效果更好。

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图17：不同的自监督学习框架对 ViT 和 ResNet 模型的偏爱不同

对比实验：

1) 位置编码的具体形式

如下图18所示，最好的位置编码还是余弦编码 sin-cos。在无监督训练过程去除位置编码，效果下降了1个多点，说明 ViT 的学习能力很强，在没有位置信息的情况下就可以学习的很好；从另外一个角度来看，也说明 ViT 并没有充分利用好位置信息。

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图18：位置编码的具体形式

2) class token 的必要性

如下图19所示，使用 class token 的性能是76.5，而简单地取消 class token，并换成 Global Average Pooling 会下降到69.7，这时候最后一层后面有个LN层。如果把它也去掉，性能会提升到76.3。说明 class token 并不是必要的，LN的选择也很重要。

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图19：class token 的必要性

3) Prediction head 的必要性

如下图20所示，去掉 Prediction head 会使性能稍微下降。

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图20：Prediction head 的必要性

4) momentum 超参数的影响

如下图21所示，momentum 超参数取0.99是最优的。m=0就是 Momentum Encoder 的参数和 Encoder 的参数完全一致，那就是 SimCLR 的做法了。

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图21：momentum 超参数的影响

MoCo v3与其他模型的性能对比

Self-supervised Transformer 的性能对比可以有两个方向，一个是跟 Supervised Transformer对比，另一个是跟 Self-supervised CNN对比。

第1个方向的对比如下图22所示。虽然 MoCo v3-VIT-L 参数量 比 VIT-B 大了很多，但 VIT-B训练的数据集比 ImageNet 大很多。

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图22：跟 Supervised Transformer对比

第2个方向的对比如下图23所示。作者跟采用了 Big ResNet 的方法进行对比，以 VIT-L 为backbone的 MoCo v3 完胜。注意图23这个表的每一列表示的是把 MoCo v3的方法用在每一列对应的模型上的性能 (比如第2列就是在 ViT-B 这种模型使用 MoCo v3)。第1行就代表直接使用这个模型，第2行代表把 ViT 模型里面的 LN 全部换成 BN 的效果 (以ViT-BN 表示)，第3行代表再把 ViT 模型的 patch 大小设置为7以获得更长的sequence (以ViT-BN/7 表示)，但是这会使计算量变为6倍。而且这里没有列出各个模型的参数量，可能存在不公平对比的情况。

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图23：跟 Self-supervised CNN对比

小结

MoCo v3 的改进如图8所示，取消了 Memory Queue 的机制，添加了个 Prediction head，且对于同一张图片的2个增强版本 ，分别通过 Encoder 和 Momentum Encoder 得到 和 。让 通过 Contrastive loss 进行优化 Encoder 的参数，让 通过 Contrastive loss 进行优化 Encoder 的参数。

在 Self-supervised 训练 Transformer 的过程中发现了 instablity 的问题，通过冻住patch embedding的参数，以治标不治本的形式解决了这个问题，最终Self-supervised Transformer 可以 beat 掉 Supervised Transformer 和 Self-supervised CNN。

本文亮点总结

1.MoCo v2 把 SimCLR 中的两个主要提升方法 (1 使用强大的数据增强策略，具体就是额外使用了 Gaussian Deblur 的策略 2 使用预测头 Projection head) 到 MoCo 中，并且验证了SimCLR算法的有效性。

2.MoCo v3重点是将目前无监督学习最常用的对比学习应用在 ViT 上。作者给出的结论是：影响自监督ViT模型训练的关键是：instability，即训练的不稳定性。 而这种训练的不稳定性所造成的结果并不是训练过程无法收敛 (convergence)，而是性能的轻微下降 (下降1%-3%的精度)。

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标签：完结篇,何恺明,SimCLR,训练,...,Batch,Encoder,v3,MoCo
来源： https://blog.csdn.net/m0_59596990/article/details/122758251