展开菜单
首页 精品内容 本月促销 装机必备 Windows macOS软件 IOS软件 Android AI PDF教程 专题
全部分类

当前位置:

首页 > 业界资讯 > 美图&国科大研发高效缓解视觉Transformer过拟合的正则化方法DropKey,仅需两行代码

美图&国科大研发高效缓解视觉Transformer过拟合的正则化方法DropKey,仅需两行代码

近期,基于Transformer的算法被广泛应用于计算机视觉的各类任务中,但该类算法在训练数据量较小时容易产生过拟合问题。现有VisionTransformer通常直接引入CNN中常用的Dropout算法作为正则化器,其在注意力权重图上进行随机Drop并为不同深度的注意力层设置统一的drop概率。尽管Dropout十分简单,但这种drop方式主要面临三个主要问题。首先,在softmax归一化后进行随机Drop会打破注意力权重的概率分布并且无法对权重峰值进行惩罚,从而导致模型仍会过拟合于局部特定信息(如图1


近期,基于 Transformer 的算法被广泛应用于计算机视觉的各类任务中,但该类算法在训练数据量较小时容易产生过拟合问题。现有 Vision Transformer 通常直接引入 CNN 中常用的 Dropout 算法作为正则化器,其在注意力权重图上进行随机 Drop 并为不同深度的注意力层设置统一的 drop 概率。尽管 Dropout 十分简单,但这种 drop 方式主要面临三个主要问题。

首先,在 softmax 归一化后进行随机 Drop 会打破注意力权重的概率分布并且无法对权重峰值进行惩罚,从而导致模型仍会过拟合于局部特定信息(如图 1)。其次,网络深层中较大的 Drop 概率会导致高层语义信息缺失,而浅层中较小的 drop 概率会导致过拟合于底层细节特征,因此恒定的 drop 概率会导致训练过程的不稳定。最后,CNN 中常用的结构化 drop 方式在 Vision Transformer 上的有效性并不明朗。

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 1 不同正则化器对注意力分布图的影响

美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学在 CVPR 2023 上发表了一篇文章,提出一种新颖且即插即用的正则化器 DropKey,该正则化器可以有效缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey


论文链接:https://arxiv.org/abs/2208.02646

文章中对以下三个核心问题进行了研究:

第一,在注意力层应该对什么信息执行 Drop 操作?与直接 Drop 注意力权重不同,该方法在计算注意力矩阵之前执行 Drop 操作,并将 Key 作为基础 Drop 单元。该方法在理论上验证了正则化器 DropKey 可以对高注意力区域进行惩罚并将注意力权值分配到其它感兴趣的区域,从而增强模型对全局信息的捕获能力。

第二,如何设置 Drop 概率?与所有层共享同一个 Drop 概率相比,该论文提出了一种新颖的 Drop 概率设置方法,即随着自注意力层的加深而逐渐衰减 Drop 概率值。

第三,是否需要像 CNN 一样进行结构化 Drop 操作?该方法尝试了基于块窗口和交叉窗口的结构化 Drop 方式,并发现这种技巧对于 Vision Transformer 来说并不重要。

背景

Vision Transformer(ViT)是近期计算机视觉模型中的新范式,它被广泛地应用于图像识别、图像分割、人体关键点检测和人物互相检测等任务中。具体而言,ViT 将图片分割为固定数量的图像块,将每个图像块都视作一个基本单位,同时引入了多头自注意力机制来提取包含相互关系的特征信息。但现有 ViT 类方法在小数据集上往往会出现过拟合问题,即仅使用目标局部特征来完成指定任务。

为了克服以上问题,该论文提出了一种即插即拔、仅需要两行代码便可实现的正则化器 DropKey 用以缓解 ViT 类方法的过拟合问题。不同于已有的 Dropout,DropKey 将 Key 设置为 drop 对象并从理论和实验上验证了该改变可以对高注意力值部分进行惩罚,同时鼓励模型更多关注与目标有关的其他图像块,有助于捕捉全局鲁棒特征。此外,该论文还提出为不断加深的注意力层设置递减的 drop 概率,这可以避免模型过度拟合低级特征并同时保证有充足的高级特征以进行稳定的训练。此外,该论文还通过实验证明,结构化 drop 方法对 ViT 来说不是必要的。

DropKey

为了探究引发过拟合问题的本质原因,该研究首先将注意力机制形式化为一个简单的优化目标并对其拉格朗日展开形式进行分析。发现当模型在不断地优化时,当前迭代中注意力占比越大的图像块,在下次迭代过程中会倾向于被分配更大的注意力权值。为缓解这一问题,DropKey 通过随机 drop 部分 Key 的方式来隐式地为每个注意力块分配一个自适应算子以约束注意力分布从而使其变得更加平滑。值得注意的是,相对于其他根据特定任务而设计的正则化器,DropKey 无需任何手工设计。由于在训练阶段对 Key 执行随机 drop,这将导致训练和测试阶段的输出期望不一致,因此该方法还提出使用蒙特卡洛方法或微调技巧以对齐输出期望。此外,该方法的实现仅需两行代码,具体如图 2 所示。

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 2 DropKey 实现方法

一般而言,ViT 会叠加多个注意力层以逐步学习高维特征。通常,较浅层会提取低维视觉特征,而深层则旨在提取建模空间上粗糙但复杂的信息。因此,该研究尝试为深层设置较小的 drop 概率以避免丢失目标对象的重要信息。具体而言,DropKey 并不在每一层以固定的概率执行随机 drop,而是随着层数的不断加深而逐渐降低 drop 的概率。此外,该研究还发现这种方法不仅适用于 DropKey,还可以显著提高 Dropout 的性能。

虽然在 CNN 中对结构化 drop 方法已有较为详细的研究,但还没有研究该 drop 方式对 ViT 的性能影响。为探究该策略会不会进一步提升性能,该论文实现了 DropKey 的两种结构化形式,即 DropKey-Block 和 DropKey-Cross。其中,DropKey- Block 通过对以种子点为中心的正方形窗口内连续区域进行 drop,DropKey-Cross 则通过对以种子点为中心的十字形连续区域进行 drop,如图 3 所示。然而,该研究发现结构化 drop 方法并不会带来性能提升。

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 3 DropKey 的结构化实现方法

实验结果

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 4 DropKey 和 Dropout 在 CIFAR10/100 上的性能比较

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 5 DropKey 和 Dropout 在 CIFAR100 上的注意力图可视化效果比较

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 6 不同 drop 概率设置策略的性能比较

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 7 不同输出期望对齐策略的性能比较

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 8 不同结构化 drop 方法的性能比较

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 9 DropKey 和 Dropout 在 ImageNet 上的性能比较

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey

图 10 DropKey 和 Dropout 在 COCO 上的性能比较

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey


图 11 DropKey 和 Dropout 在 HICO-DET 上的性能比较

图片


图 12 DropKey 和 Dropout 在 HICO-DET 上的性能比较

CVPR 2023|两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合,美图&国科大联合提出正则化方法DropKey


图 13 DropKey 和 Dropout 在 HICO-DET 上的注意力图可视化比较

总结

该论文创新性地提出了一种用于 ViT 的正则化器,用于缓解 ViT 的过拟合问题。与已有的正则化器相比,该方法可以通过简单地将 Key 置为 drop 对象,从而为注意力层提供平滑的注意力分布。另外,该论文还提出了一种新颖的 drop 概率设置策略,成功地在有效缓解过拟合的同时稳定训练过程。最后,该论文还探索了结构化 drop 方式对模型的性能影响。
本文内容来源于互联网,如有侵权请联系删除。
作者最新文章
业界资讯
相关文章 更多
精品专题 更多
本月促销

正软商城本月促销专区,汇集办公、设计、安全、影音、系统工具及AI软件等正版软件优惠活动,提供限时折扣、特价授权和优惠购买信息,活动库存及价格以页面实时展示为准。

装机必备

正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

Windows

正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

macOS软件

正软商城macOS软件专区,精选适用于Mac电脑的办公、设计、影音、效率、开发和系统工具,提供软件功能介绍、macOS兼容版本、正版授权及购买下载服务。

IOS软件

正软商城iOS软件专区,精选适用于iPhone和iPad的办公、学习、影音、设计、效率及AI应用,提供功能介绍、适用设备、系统要求和正版获取方式等信息。

AI

正软商城AI软件专区,汇集AI写作、AI绘画、AI视频、AI办公、AI编程、AI翻译、智能客服和数据分析等人工智能工具,提供功能介绍、适用平台、收费方式及正版购买信息。

PDF教程

正软商城PDF教程频道提供PDF编辑、转换、合并、拆分、压缩及格式处理方法,同时介绍常用PDF软件和工具的使用技巧。

Mac软件 更多
灵活计算器
灵活计算器

灵活计算器是一款笔记式算数应用,支持实时计算、动态关联和云端同步功能。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

赤友清理大师
赤友清理大师

赤友清理大师是一款为 Mac 设计的智能清理优化工具,可精准扫描垃圾、大文件、重复文件等,释放磁盘空间。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

极度公式
极度公式

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

图几
图几

图几是一款适用于 macOS 的截图、标注与美化工具,支持离线操作保障隐私。界面整理和高频系统操作被放到一起考虑,桌面或窗口内容一多时,管理起来会更省心。

密码键盘
密码键盘

密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

思源笔记
思源笔记

思源笔记是一款本地笔记软件,提供所见即所得的编辑方式,为长文写作带来顺滑的体验。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

Office 365 简体中文
Office 365 简体中文

一款文字处理软件,一种订阅式的跨平台办公软件,基于云平台提供多种服务,通过将 Excel 和 Outlook 等应用与 OneDrive 和 Microsoft Teams 等强大的云服务相结合,Office 365 可让任何人使用任何设备随时随地创建和共享内容。

WALTR PRO
WALTR PRO

WALTR是一款电脑至iOS文件传输转换工具,操作简单,快速实现文件识别与传送。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

CodeExpander
CodeExpander

CodeExpander 是一款快捷短语输入增强工具,通过键入缩写自动展开为自定义文段,提升工作效率。任务管理和过程控制会更完整,持续下载、批量同步或需要稳定传输流程的场景会更适合它。

Mountain Duck
Mountain Duck

Mountain Duck 是一款能将多个网盘挂载到本地的工具,像本地磁盘一样使用网盘。清理链路的完整性会更好一些,做应用卸载、残留处理和空间整理时,通常能少走很多手动排查步骤。

Menuist
Menuist

Menuist 是一款面向 macOS 的 Finder 右键菜单增强工具,主要用来补充新建文件、快捷导航等常用操作,让日常文件管理和访问路径时更高效、更顺手。

Mole
Mole

Mole 是一款专为 Mac 设计的深度清理优化工具,涵盖缓存清理、应用管理及实时状态监控等功能。清理链路的完整性会更好一些,做应用卸载、残留处理和空间整理时,通常能少走很多手动排查步骤。

WINDOWS 更多
Windows 10
Windows 10

Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

极度公式
极度公式

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

密码键盘
密码键盘

密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

思源笔记
思源笔记

思源笔记是一款本地笔记软件,提供所见即所得的编辑方式,为长文写作带来顺滑的体验。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

傲梅轻松备份
傲梅轻松备份

傲梅轻松备份是一款专业易用的数据备份软件,为重要数据提供安全保障。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

Office 365 简体中文
Office 365 简体中文

一款文字处理软件,一种订阅式的跨平台办公软件,基于云平台提供多种服务,通过将 Excel 和 Outlook 等应用与 OneDrive 和 Microsoft Teams 等强大的云服务相结合,Office 365 可让任何人使用任何设备随时随地创建和共享内容。

Wise Folder Hider Pro
Wise Folder Hider Pro

Wise Folder Hider Pro 是一款专业级文件和文件夹隐藏加密软件,为私密数据添加多重保护。高频操作更强调就近处理,浏览、整理和跨目录移动文件时,来回切换和重复点击都会少很多。

WALTR PRO
WALTR PRO

WALTR是一款电脑至iOS文件传输转换工具,操作简单,快速实现文件识别与传送。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

CodeExpander
CodeExpander

CodeExpander 是一款快捷短语输入增强工具,通过键入缩写自动展开为自定义文段,提升工作效率。任务管理和过程控制会更完整,持续下载、批量同步或需要稳定传输流程的场景会更适合它。

PinStack
PinStack

PinStack是一款轻量级的Windows平台剪贴板管理工具,优化您的剪贴板使用体验。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

Mountain Duck
Mountain Duck

Mountain Duck 是一款能将多个网盘挂载到本地的工具,像本地磁盘一样使用网盘。清理链路的完整性会更好一些,做应用卸载、残留处理和空间整理时,通常能少走很多手动排查步骤。

Seer
Seer

Seer是一款在Win平台下的空格键功能增强效率工具,只需轻敲空格键,就能预览几乎任何格式的文件。它更适合把零散的小功能集中起来使用,处理高频琐碎任务时会更省事。