南京大学团队 2040 张图片训练出 ViT,准确率 96.

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ViT 在计算机视觉领域取得了巨大的成功，甚至大有取代 CNN 之势。但是相比 CNN，训练 ViT 需要更多的数据，通常要在大型数据集 JFT-300M 或至少在 ImageNet 上进行预训练，很少有人研究少量数据训练 ViT。

最近，南京大学吴建鑫团队提出了一种新方法，只需 2040 张图片即可训练 ViT。他们在 2040 张花（flowers）的图像上从头开始训练，达到了 96.7% 的准确率，表明用小数据训练 ViT 也是可行的。另外在 ViT 主干下的 7 个小型数据集上从头开始训练时，也获得了 SOTA 的结果。

而且更重要的是，他们证明了，即使在小型数据集上进行预训练，ViT 也具有良好的迁移能力，甚至可以促进对大规模数据集的训练。

论文内容

在这篇论文中，作者提出了用于自我监督 ViT 训练的 IDMM（Instance Discrimination with Multi-crop and CutMix）。我们先来看一下 ViT 图像分类网络的基本架构：将图像样本 xᵢ（i = 1, 2, …, N; N 为图片数量）送入 ViT 中，得到一组输出表征 zᵢ。wⱼ为第 j 个分类的权重。

然后，使用全连接层 W 进行分类，当类的数量等于训练图像的总数 N 时，即参数化实例判别。

第 j 类的输出为：

我们把 O 送入 Softmax 层，就得到一个概率分布 P⁽ⁱ⁾。对于实例判别，损失函数为：

对于深度聚类，其损失函数为：

可以看出，只要适当设置权重（让 wⱼ = ~wₖ ），就可以让实例判别等价于深度聚类。

从下图中可以看出，与其他方法相比，实例判别可以学习到更多的分布式表征，并能更好地捕捉到类内的相似性。

作者之所以选择参数化的实例判别，还有一个重要的原因：简单性和稳定性。

不稳定性是影响自监督 ViT 训练的一个主要问题。实例判别（交叉熵）的形式更稳定，更容易优化。接下来开始梯度分析，损失函数对权重求导：

其中 δ 是指示函数，当 k=i 时值为 1，否则为 0。

需要注意的是，对于实例判别，类的数量 N 通常很大，而且存在对实例样本访问极稀少的问题。对于稀少的实例 k≠i，可以预计 P⁽ⁱ⁾ₖ≈0，因此∂L/∂wₖ≈0，这意味着 wₖ的更新频率极低。在小数据集问题上，作者使用 CutMix 和标签平滑，来缓解此问题。

CutMix：

标签平滑：

最后梯度变为：

这样通过直接修改单次标签，来更频繁地更新权重矩阵，也是 ViT 监督训练中常用的方法。

总之，作者使用了以下策略来加强小数据集上的实例判别。

小分辨率：预训练中的小分辨率对小数据集很有用。

多次裁剪：实例判别概括了对比损失，保证了在使用多种实例时获取特征的对齐和统一性。

CutMix 和标签平滑：有助于缓解使用实例判别时的过拟合和不经常访问的问题。

至于为什么需要直接在目标数据集上从头开始训练，作者给出了 3 点原因：

1、数据

目前的 ViT 模型通常在一个大规模的数据集上进行预训练，然后在各种下游任务中进行微调。由于缺乏典型的卷积归纳偏向，这些模型比普通的 CNN 更耗费数据。

因此从头开始训练 ViT，能够用图像总量有限的任务是至关重要的。

2、算力

大规模的数据集、大量的耗时和复杂的骨干网络的，让 ViT 训练的算力成本非常昂贵。这种现象使 ViT 成为少数机构研究人员的特权。

3、灵活性

预训练后再进行下游微调的模式有时会很麻烦。

例如，我们可能需要为同一任务训练 10 个不同的模型，并将它们部署在不同的硬件平台上，但在一个大规模的数据集上预训练 10 个模型是不现实的。

在上图中，很明显与从头开始训练相比，ImageNet 预训练的模型需要更多的参数和计算成本。

在小数据集上进行预训练时的迁移能力。每个单元格和列中精度最高的元素分别用下划线和粗体表示。最后，在下表中，作者评估了在不同数据集上预训练模型的迁移精度。对角线上的单元（灰色）是在同一数据集上进行预训练和微调。对角线外的单元格评估了这些小数据集的迁移性能。

从这张表中，我们可以看到以下几点：

即使在小数据集上进行预训练，ViT 也有良好的迁移能力。

与 SimCLR 和 SupCon 相比，该方法在所有这些数据集上也有更高的迁移精度。

即使预训练的数据集和目标数据集不在同一领域，也能获得令人惊讶的好结果。例如，在 Indoor67 上预训练的模型在转移到 Aircraft 上时获得了最高的准确性。

作者简介

本文第一作者是南京大学在读博士曹云浩，通讯作者是南京大学人工智能学院吴建鑫教授。

吴建鑫本科和硕士毕业于南京大学计算机专业，博士毕业于佐治亚理工。2013 年，他加入南京大学科学与技术系，任教授、博士生导师，曾担任 ICCV 2015 领域主席、CVPR 2017 领域主席，现为 Pattern Recognition 期刊编委。