[MTL(CVPR2019)]论文阅读笔记

Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning 论文地址 代码

写在前面

这是cvpr19年又一篇用meta-learning 做 few-shot learning的文章, 跟MAML不同的地方, 就是它不做全部参数的finetune了, 需要更新的参数变少, 使得网络不容易过拟合当前的task, 也使得网路收敛的快, 同时还使用了hard sample mining的方式来提高网络的精度.

Motivation

MAML这种meta-learning 做 few-shot 的方法存在两个主要的问题:

• 这类方法一般都需要很多相似的任务来实现meta-train;
• 之前都是用浅的网络来做few-shot这种task, 因为网络一深容易过拟合, 所以很难去使用一些比较厉害的深网络.

Contribution

• 这篇文章提出了一个meta-transfer learning (MTL) 方法来结合迁移学习和meta-learning , 使得预训练的深度网络迁移到few-shot 的任务上, 网路收敛快并且避免了过拟合;
• 提出了一个Hard Task (HT) meta-batch 训练策略, 使得网络在艰难样本下性能更好.

Algorithm

总的流程图如下:

1. DNN training on large-scale data

这边网络的预训练就是与一般的分类网络训练方式一样, 并不是用meta-train的方式来训的, 就比如如果原始的数据集中有64个类, 则训练出来的分类器也是输出64个分类score的. 这篇文章把网络分成了特征提取器$\Theta$ 和base-learner $\theta$ (其实就是分类器). 网络训练的时候随机初始化 $\Theta$ 和 $\theta$ , 其更新方式就是一般的梯度下降的方式:
$$[\Theta ;\theta ]=:[\Theta ;\theta ]-\alpha \nabla L_D([\Theta ;\theta ]),$$
$$L_D([\Theta ;\theta ])=\frac{1}{|D|}\sum _{(x,y)\in D}l(f_{[\Theta ;\theta ]}(x),y)$$
这里的 $l$ 指的是一些距离度量函数, 可以是交叉熵损失, $\alpha$ 是学习率. 当训练完后, $\theta$ 会被砍掉, 然后接新的分类器, 因为few-shot 的任务sample的类别数和总的训练数据集肯定是不一样的.

2. Meta-transfer learning (MTL)

这块介绍了他们提出的scaling 和 Shifting (SS) ${\Phi }_{S_{\{1,2\}}}$ 模块, 就是他们在迁移的时候不是直接更新网络参数, 而是在原始的weight和bias上做了一些操作, 这样不仅减少了参数的学习, 同时也保留了预训练时学到的general的信息不被破坏, 减少了过拟合的概率. 细节如下:

对于一个task $T=\{T^{(tr)},T^{(te)}\}$, $T^{(tr)}$的损失就是用来更新当前的base-learner (classifier) ${\theta }^{\prime }$ :
$${\theta }^{\prime }\leftarrow \theta -\beta {\nabla }_{\theta }{L}_{T^{(tr)}}([\Theta ;\theta ],{\Phi }_{S_{\{1,2\}}})$$
这里的 $\theta$ 和上一节的 $\theta$ 不一样, 这里的 $\theta$ 是指只有某几个类的分类器参数; 然后跟上一节不一样的地方就是, 这里不更新 $\Theta$, $\Theta$ 作为特征提取器, 在预训练完之后就一直不会变.

然后 $T^{(te)}$ 的损失是用来更新 ${\Phi }_{S_{\{1,2\}}}$ , 这里 ${\Phi }_{S_1}$初始化为全1, ${\Phi }_{S_2}$ 初始化为0. 更新过程如下:
$${\Phi }_{S_i}=:{\Phi }_{S_i}-\gamma {\nabla }_{{\Phi }_{S_i}}{L}_{T^{(te)}}([\Theta ;{\theta }^{\prime }],{\Phi }_{S_{\{1,2\}}})$$
$$\theta =:\theta -\gamma {\nabla }_{{\Phi }_{S_i}}{L}_{T^{(te)}}([\Theta ;{\theta }^{\prime }],{\Phi }_{S_{\{1,2\}}})$$

下面介绍如何将 ${\Phi }_{S_{\{1,2\}}}$ 应用到网络中, $\Theta$ 中的所有参数都用$W,b$表示, 所以对于一个输入 $X$, 经过SS后提取的特征:
$$SS(X;W,b;{\Phi }_{S_{\{1,2\}}})=(W\odot {\Phi }_{S_1})X+(b+{\Phi }_{S_2})$$
如下图:

SS有以下三个优点:

1. 利用了深度的DNN提供了一个strong的初始化, 使得MTL可以很快收敛;
2. 没有改变DNN的权重, 避免破坏原始网络学到的general的信息;
3. SS是很轻量的, 减少了过拟合的概率.

3 Hard task (HT) meta-batch

这边就是对于所有的task , 先用当前的网络去测试一下, 将每个task中分类acc最低的类别记录下来, 在所有的train完之后, 再用这些类别的sample组合成难的task来训练, 这是参考了课程学习的概念, 使得网络在逐步变难的样本中逐步增加网络的分类性能.

本文的算法流程可以从以下两张图和直观的看出:

这里我比较有疑问的地方就是 ${\theta }^{\prime }$ 和 $\theta$ 之间的关系, 若是 ${\theta }^{\prime }$ 的更新都是根据 $\theta$, 那算法2中的4, 有什么意义吗, 若是 $\theta$ 不变, 这边迭代就没有意义了. 可能需要看代码才知道了.