用自我监督学习克服语言先验的视觉问答

       大多数VQA模型都有语言先验的问题，语言先验：归根结底就是说模型过度依赖question，或者完全凭借问题就可以给出答案，而不会结合我们给的图片。可能这在训练集上会有较好表现，但是模型在OOD的数据（训练集分布外的数据）上取得较差的泛化性能。我认为这有点类似与人类的惯性思维，就比如我们在考科目一的时候，通常都会刷几遍题库，到后来基本上只看关键的几个字就能知道选哪个，也在模拟题上取得了不错的分数（训练数据集）。但是当我们考试的时候一旦题意与原题有一点差别，我们就可能会做错（域外数据集）。综上所述，解决语言先验的大体思路就是怎样减少对question的依赖性，加强对image的依赖性。这篇文章就用自监督的方法去平衡数据偏差，使得VQA模型克服语言先验。 

解决的问题及贡献

●本文提出了一个QICE（问题-图像相关性评估）辅助任务，并加入到自监督学习框架中来帮助VQA模型克服语言先验问题。

●首先通过设置一个自动生成的问题-图像相关性标签c（c=0/1，表示无关/相关），将部分有偏差的数据自动转化为平衡数据，从而得到一个平衡的数据集（不相关和相关的实例个数相同）。然后基于此数据集来训练自监督的辅助任务，来判断问题-图像是否相关（二分类任务），并给出预测分数。

网络框架

●图（a）表示一个最基本的VQA模型流程，我们输入一个问题-图像（Q-I）对，VQA模型会给出所有答案的预测概率，再将预测答案与真实答案对比，计算出损失Lvqa。

●图（b）表示我们之前提到的平衡有偏差数据的处理方法，具体操作就是我们从原数据集取出若干Q-I对，不管它们是否相关，全部将其相关标签c设为1（即相关）。然后将各个Q-I对的图像image丢掉，从图像空间中再随机取一个image，与原问题组成一个新对，我们再将这些新对的标签c全部设为0。将上述我们操作过的所有Q-I对作为一个新的数据集，用来训练。以上操作可由计算机自动完成，无需人工注释。

●图（c）表示如何处理相关和不相关对。在训练过程的前12轮我们只处理相关对，之后才加入不相关对一起训练。Lvqa表示相关对的损失（VQA模型损失），Lqd表示不相关对的损失（问题依赖损失）。我们在训练过程中会想要最大化相关对的答案概率，最小化不相关对的答案概率。（具体原因在下一节详述）从而最小化损失Lvqa和Lqd，最后实现最小化模型整体损失Lself。

主要公式

（1）式表示模型预测第i个实例的答案概率。（2）式表示最小化交叉熵损失。【Ai表示正确答案位置】（3）式表示多标签交叉熵损失。δ( )表示sigmoid函数，ti表示第i个例子每个答案的软目标得分（soft target score，对于每个候选答案，根据它们与标签答案的相似性计算一个软目标得分），我们在训练的时候只需要选一个损失函数作为VQA模型部分的损失函数即可。

公式（5）是我们模型总的训练损失。通过最小化VQA损失 或 来优化自监督训练损失函数，模型中是使用Lself作为反向传播更新参数的损失函数。VQA模型的预测概率P(A|Q,I)可视为(I,Q)为相关对的置信度。概率越大，匹配度越高。

 

 公式（6）为问题依赖损失。因为Lqd只对不相关的问题-图像对(Q, )有效（不相关对的ci=0），所以公式(6)中省略了ci。由公式可知，当我们的预测概率P越小的时候，损失Lqd也会越小，而概率越小代表我们预测的越不准确。又因为我们这是不相关对的损失函数，越不准确也就代表预测答案越不接近真实答案，即模型受语言先验影响的程度越小。Lqd也可以看做我们对于不相关对所评价的相关程度（越小越不相关），所以最小化不相关对的相关度可以显式地防止VQA模型过度受语言先验的影响。 

综上公式，模型的总损失Lself就由VQA模型损失Lvqa和问题依赖损失Lqd两部分组成。

  

实验结果

下图表示各种模型与本文基于UpDn模型准确率的对比，可见本文的方法不仅可以提高UpDn模型的整体性能(交叉熵损失+14.35%，多标签损失+16.06%)，而且优于性能最好的SCR方法(交叉熵损失+3.13%，多标签损失+8.09%)，而且在“Yes/No”问题类型上，获得极高的准确率(87.75%和86.53%)，这表明确实有效地克服了语言先验（因为当某个答案的得分相较其他特别高的时候，就越容易产生语言先验，所以越简单的答案往往越能反映语言先验的程度）。

注：第一部分是非基于注释的模型性能，第二部分是基于注释的模型性能，第三部分是加上本文辅助任务模型的性能。可见，无论使用哪种VQA损失，本文的方法都优于上述所有方法(包括性能最好的方法)。†表示重新实现我们的基线。 为交叉熵VQA损失， 为多标签VQA损失。

对于问题类型‘is this’

训练集上的回答得分：

测试集上的回答得分：

预测值的回答得分：