ACE: Ally Complementary Experts for Solving Long-Tailed Recognition in One-Shot(2022.5.27)

一、动机

单阶段长尾识别方法以“跷跷板”的方式提高整体性能，即要么牺牲头部的准确度以获得更好的尾部分类，要么将头部的准确度提高得更高，但忽略尾部的性能，因此提出一种解决数据长尾分布的模型。

之前解决方法:

大多数重新平衡方法通过牺牲大多数类的性能来提高少数类的性能, 包括重新采样和重新加权

数据扩充对头部有效，但对尾部有轻微伤害

具体步骤:

在共享Backbone之后，多个专家被分支出来，并有单独的可学习块和预测层。Distributed-adaptive optimizer为每个专家分配不同但重叠的类别划分，包括目标类别（TC）和干扰类别（IC）。这些专家会对输入的图像进行判断，最后，通过对每个数据分割中重新缩放的Logit进行平均，汇总专家的预测。

细节：

专家对类的分配：

并不是所有的专家都要参与所有类的判断。

假设有K个专家，有C个类别

对于C,如果i第j个类的的数量

第i个专家需要参与的类集合有Ci，那么，同时保证类有重叠，即Ci∩Cj≠∅

对于第i个专家，它的目标类是

它的干扰类是，也就是第个类及前面的所有类，这样保证把少数类作为目标类的专家很多。

根据完全连接层的权重标准，将其进一步调整为z^i，以具有可比性

可以从中看出，第1个专家的目标类是所有的类，它没有干扰类

越往后的专家目标类越少，干扰类越多

当汇集目标类对应专家的结果取平均值，就是输出

损失函数

zi可以理解为第i个专家输出的特征向量

损失函数分别应用于每个专家，而不是聚合输出

除了对指定的目标类别进行分类外，每个专家对他们从未见过的类别的回答不应影响其他专家，即干扰类别（IC）。对于专家本身来说，IC中的类别也是造成混淆的主要原因。通过消除IC的影响，专家们以互补而非竞争的方式工作。因此，需要一个正则化项来抑制IC的输出

学习率：

带有随机梯度下降（SGD）优化器的小批量训练网络的线性缩放规则：当小批量大小乘以k时，学习率乘以k。所有其他超参数（权重衰减、动量等）保持不变。根据这条规则，为了避免过度拟合，优化器应该了解分布情况，为使用较少数据进行训练的Ei分配较小的权重。将基本学习率表示为η0，这是所有类别专家的学习率，第i位专家的训练方式为

其中，N={n1，n2，…nC}是每个类中的样本数，假定N降序。E1的损失函数会更新E1的主干和参数，i>1的Li只会更新专家本身。原因是由于数据重叠，错误可能重复，这意味着主干可能会由于同一错误而被多次更正。这类似于重新加权方法的想法，这会损害表征学习。因此，只有E1，也就是目标类是所有类的专家更新主干。

消融实验

1. ACE与其他方法进行对比

2.专家架构的对比

2.1有无Lcom函数

将非目标组的权重设置为零作为硬约束，而不是学习以软正则化方式使用Lcom抑制它们

2.2有无干扰类

3.学习率设置的对比

这三种方案都比基线方案产生更好的结果。促进了大多数类别的更高改善，同时显著减少了尾部。原因是一些专家过早收敛，因此由于过度拟合而导致尾类性能不佳。和表现出相似的性能，而在中数类和少数类时表现更好。

4.输出的决定

：有缩放的取平均

：取最大的概率

：各取一部分，取的是属于自己目标类的一部分

：无缩放的取平均