Bootstrap your own latent A new approach to self-supervised Learning
引导你自己潜在的自我监督学习的新方法

论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.07733
复现代码：https://github.com/HibikiJie/BYOL
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为什么使用自监督学习 网络更加庞大，难以训练，需要大量的标记数据来监督训练，成本过高。所以需要一种自监督学习，来训练网络，使网络更加泛化。

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网络没有预训练，直接使用在自己的标签数据上时，效果可能不会太好，并且收敛也较慢。如果网络能在大规模的数据集上完成自监督训练，只需要训练出它的强特征提取能力，无论是在后续的任务中，是冻结网络权重，还是不冻结权重继续学习有标签数据，网络都是能够提供极强的特征提取能力，并且极大提高网络收敛速度。该方法更多是为网络的迁移学习做准备的，特别是在应对数据量非常少的情况下，如果网络没有一个事先的强特征提取能力，对后续特定学习效果将不会太好，并且也将影响网络泛化性。


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方法
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输入一张图片(input image)，记作x x x ，通过两种随机的图像增强策略（记作： t t t， t ′ t^{'} t′），得到两种不同的图片（记作： v v v， v ′ v^{'} v′），但语义内容相同的图片。

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再将图片v v v 输入网络（ 网络记作 f θ f_{\theta} fθ?，其中网络参数为θ \theta θ ）中，得到这张图片对于网络f θ f_{\theta} fθ? 的一个表示（representation，y θ y_{\theta} yθ? ），也就是说是，图片输入网络后，得到的特征图（feature map）为y θ y_{\theta} yθ? 。之后将y θ y_{\theta} yθ? 输入 后续网络（记作g θ g_{\theta} gθ? ），将y θ y_{\theta} yθ? 的特征图投射至一个更加高维的潜在空间，得到输出特征向量z θ z_{\theta} zθ? ;
相同的图片v ′ v^{'} v′ 输入另一和网络f θ f_{\theta} fθ? 相同的，但参数不同的网络（记作f ξ f_{\xi} fξ? ，参数为ξ \xi ξ ），得到输出y ξ ′ y_{\xi}^{'} yξ′? ，再输入网络g ξ g_{\xi} gξ? （与g θ g_{\theta} gθ? 相同，但参数不同），得到输出特征向量z ξ ′ z_{\xi}^{'} zξ′?；

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将参数为θ \theta θ 的网络称为在线网络（ online network ），参数为ξ \xi ξ 的网络称为目标网络（target network）


我们想要网络projection空间中的， z θ z_{\theta} zθ? 和z ξ ′ z_{\xi}^{'} zξ′? 相同，但是这两个输出来源于同一幅图片的随机图像增强，而且输入结构相同参数不同的网络，得到投影(projection)的特征向量必然是不同的，如果强制学习到相同输出，网络可能就直接输出常数了。所以再加上一层网络q θ q_{\theta} qθ?，将z θ z_{\theta} zθ? 再一次变换，使得变换后的输出 q θ ( z θ ) q_{\theta}(z_{\theta}) qθ?(zθ?) 与z ξ ′ z_{\xi}^{'} zξ′? 比较距离，做损失。

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由此优化在线网络（ online network ）的参数θ \theta θ ;
【笔记|BYOL(Bootstrap your own latent A new approach to self-supervised Learning)算法笔记】而目标网络（target network）的参数ξ \xi ξ 更新，根据旧的ξ \xi ξ 和更新后的θ \theta θ，按照以下公式更新

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系数τ \tau τ 的 大小选择，在τ = 1 \tau = 1 τ=1 的时候表示，目标网络（target network）的参数一直都不变，就是一个学习随机网络的输出的结果，为18.8。而τ = 0 \tau = 0 τ=0 时，表示目标网络完全由在线网络（online network)的参数替换，相当于每次都更新网络参数，这时候，效果非常差，相当于训练崩塌。而中间的3种取值悬着，让目标网络权重更新不会太快，而不会太慢。可以看出在τ = 0.99 \tau =0.99 τ=0.99时，效果最优

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算法流程：

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这篇论文的motivation来源于一个有趣的实验，首先有一个网络参数随机初始化且固定的target network，target network的top1准确率只有1.4%，target network输出feature作为另一个叫online network的训练目标，等这个online network训练好之后，online network的top1准确率可以达到18.8%，这就非常有意思了，假如将target network替换为效果更好的网络参数（比如此时的online network），然后再迭代一次，也就是再训练一轮online network，去学习新的target network输出的feature，那效果应该是不断上升的，类似左右脚踩楼梯不断上升一样。BYOL基本上就是这样做的，并且取得了非常好的效果。


类似于梯云纵的功法。在线网络向目标网络学习一点后，将自己的参数更新一部分给目标网络，然后继续像目标网络学习。这样，完成了一个，在线网络学习一个参数随机初始化的目标网络的输出feature，当在线网络学习好后，将目标网络更换为效果更换的网络参数，也就是此时的在线网络。也就这样不断替换，完成学习。


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代码 在线网络，和目标网络，使用resnet18
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online_net = ResNet18()# 实例化online（在线网络） target_net = ResNet18()# 实例化target（目标网络）

投射网络q θ q_{\theta} qθ? 为：
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from torch import nnclass MLP(nn.Module): """ 预测网络, 将在在线网络的输出投射至另一空间来预测目标网络的输出 """ def __init__(self, in_features, hidden_features, projection_features): """ 预测网络 :param in_features: 输入特征数 :param hidden_features: 隐藏特征数 :param projection_features: 投影特征数 """ super(MLP, self).__init__() self.layer = nn.Sequential( nn.Linear(in_features, hidden_features), nn.BatchNorm1d(hidden_features), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(hidden_features, projection_features), )def forward(self, x): return self.layer(x)

数据集使用CIFAR10

对图像的数据增强方式
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class TransformsSimCLR: """ 一种随机数据扩充模块，它对任意给定的数据实例进行随机转换， 得到同一实例的两个相关视图， 记为x?i和x?j，我们认为这是一个正对。 """def __init__(self, size, train=True): """ :param size:图片尺寸 """ s = 1 color_jitter = torchvision.transforms.ColorJitter( 0.8 * s, 0.8 * s, 0.8 * s, 0.2 * s ) self.train_transform = torchvision.transforms.Compose( [ torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size=size), torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),# with 0.5 probability torchvision.transforms.RandomApply([color_jitter], p=0.8), torchvision.transforms.RandomGrayscale(p=0.2), torchvision.transforms.ToTensor(), ] )self.test_transform = torchvision.transforms.Compose( [ torchvision.transforms.Resize(size=size), torchvision.transforms.ToTensor(), ] ) self.train = traindef __call__(self, x): """ :param x: 图片 :return: x?i和x?j，即 v、v' """if self.train: return self.train_transform(x), self.train_transform(x) else: return self.test_transform(x)

训练过程中，将同一张图片，经过随机数据增强得到两张不同的图片，分别输入在线网络和目标网络，得到各自得projection，同时，对于目标网络，不追踪梯度。

online_projection_one = online_net(x_i) with torch.no_grad(): target_projection_one = target_net(x_j)

然后将在线网络输出得projection，经过prediton的变换，与目标网络的projection做损失：

prediction = MLP(in_features=1000, hidden_features=2048, projection_features=1000)

loss_one = loss_function(prediction(online_projection_one), target_projection_one.detach())

损失函数为：

def loss_function(predict, target): """ 损失函数，比较余弦相似度。归一化的欧氏距离等价于余弦相似度 :param predict: online net输出的prediction :param target: target网络输出的projection :return: loss(损失) """ return 2-2*torch.cosine_similarity(predict, target, dim=-1)

由此，优化参数θ \theta θ

而目标网络参数的更新，根据在线网络更新：

for target_parameter, online_parameter in zip(target_net.parameters(), online_net.parameters()): old_weight = target_parameter.data update = online_parameter.data target_parameter.data = https://www.it610.com/article/old_weight * tau + (1 - tau) * update

完整训练代码

# coding=UTF-8 from torchvision.datasets import CIFAR10 from torch.utils.data import DataLoader from utiles.transformations import TransformsSimCLR from models.resnet50 import ResNet50 from models.resnet18 import ResNet18 from models.mlp import MLP from utiles.loss_function import loss_function import torch import timeif __name__ == '__main__': image_size = 112# 图片尺寸 batch_size = 6# 批次大小 num_epochs = 3000# 要训练的迭代次数 learn_rate = 0.001# 学习率 tau = 0.99# 目标网络更新系数 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# 选择训练设备"""实例化数据集和数据集加载器""" train_dataset = CIFAR10( root='dataset', train=True, transform=TransformsSimCLR(size=image_size), download=True )# 训练数据集 train_loader = DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True, num_workers=4, )# 训练数据加载器online_net = ResNet18().to(device)# 实例化online（在线网络） target_net = ResNet18().to(device)# 实例化target（目标网络）"""实例化prediction（预测网络）""" prediction = MLP(in_features=1000, hidden_features=2048, projection_features=1000).to(device)"""实例化优化器，放入在线网络（online_net），和预测网络（prediction）的参数优化；目标网络（target_net）采用其他方式更新参数""" optimizer = torch.optim.Adam([{'params': online_net.parameters()}, {'params': prediction.parameters()}], lr=learn_rate)"""训练train""" for epoch in range(num_epochs): for step, ((x_i, x_j), label) in enumerate(train_loader): """加载数据至GPU""" x_i = x_i.to(device) x_j = x_j.to(device)"""计算在线网络和目标网络的输出，同时对目标网络不更新梯度""" online_projection_one = online_net(x_i) with torch.no_grad(): target_projection_one = target_net(x_j) loss_one = loss_function(prediction(online_projection_one), target_projection_one.detach())online_projection_two = online_net(x_j)# 交换x_i与x_j，再计算损失；此步是为了高效利用数据，也可以不用 with torch.no_grad(): target_projection_two = target_net(x_i) loss_two = loss_function(prediction(online_projection_two), target_projection_two.detach())loss = (loss_one + loss_two).mean()# 合计计算损失"""update online parameters（更新在线网络的参数）""" optimizer.zero_grad()# 清空梯度 loss.backward()# 反向传播 optimizer.step()# 优化在线网络参数if step % 5 == 0:# 打印训练中的情况 print(f"Epoch {epoch}; Step [{step}/{len(train_loader)}]:\tLoss: {loss.item()}")""" update target parameters（更新目标网络的参数） target_parameter <=== target_parameter * beta + (1 - beta) * online_parameter """ for target_parameter, online_parameter in zip(target_net.parameters(), online_net.parameters()): old_weight = target_parameter.data update = online_parameter.data target_parameter.data = https://www.it610.com/article/old_weight * tau + (1 - tau) * update time.sleep(0.1)# 训练太快，防止显卡过热，掉驱动"""save net weights""" torch.save(online_net.state_dict(), 'net.pt')

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