2040张图片训练出的ViT，准确率96.7%，连迁移性能都令人惊讶

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ViT在计算机视觉领域取得了巨大的成功，甚至大有取代CNN之势。

但是相比CNN，训练ViT需要更多的数据，通常要在大型数据集JFT-300M或至少在ImageNet上进行预训练，很少20有人研究少量数据训练ViT。

最近，南京大学吴建鑫团队提出了一种新方法，只需2040张图片即可训练ViT。

他们在2040张花（flowers）的图像上从头开始训练，达到了96.7%的准确率，表明用小数据训练ViT也是可行的。

另外在ViT主干下的 7 个小型数据集上40从头开始训练时，也获得了SOTA的结果。

而且更重要的是，他们证明了，即使在小型数据集上进行预训练，ViT也具有良好的迁移能力，甚至可以促进对大规模数据集的训练。

论文内容

在这篇论文中，作者提出了用于自我监督 ViT训练的IDMM（Instance Disc张图rimination with Multi-crop and CutMix）。

我们先来看一下ViT图像分类网络的基本架构：

将图像样本xᵢ（i = 1, 2, …, N; N为图片数量）送入ViT中，得到一组输出表征zᵢ。wⱼ为第j个分类的权重。

然后，使用全连接层W进片训行分类，当类的数量等于训练图像的总数N时，即参数化实例判别。

第j类的输出为：

我们把O送入Softmax层，就得到一个概率分布P⁽ⁱ⁾。对于实例判别，损失函数为：

对于深度聚类，其损失函数为：

可以看出，只要适当设置权重（让wⱼ = ~wₖ ），就可以让实例判别等价于深度聚练出类。

从下图中可以看出，与其他方法相比，实例判别可以学习到更多的分布式表征，并能更好地捕捉到类内的相似性。

作者之所以选择参数化的实例判别，还有一个重要的原因：简单性和稳定性。

不稳定性是影响自监督ViT训练的一个主要问题。实例判别（交叉熵）的形式更稳定，更容易优化。

接的V下来开始梯度分析，损失函数对权重求导：

其中δ是指示函数，当k=i时值为1，否则为0。

需要注意的是，对于实例判别，类的数量N通常很大，而且存在对实例样本访问极稀少的问题。

对于稀少的实例k≠i，可以预计P⁽ⁱ⁾ₖ≈0，因此∂L/∂wₖ≈0，这意味着wₖ的更新频率iT极低。

在小数据集问题上，作者使用CutMix和标签平滑，来缓解此问题。

CutMix：

标签平滑：

最后梯度变为：

这样通过直接修改单次标签，来更频繁地更新权重矩阵，也是ViT监督训练中常用的方法。

总之，作者使用了以下策略来加强小数据集上的实例判别。

小分辨率：预训练中的小分，准辨率对小数据集很有用。多次裁剪：实例判别概括了对比损失，保证了在使用多种实例时获取特征的对齐和统一性。CutMix和标签平滑：有助于缓解使用实例判别时的过拟合和不经常访问的问题。

至于为什么需要直接在目标数据集上从头开始训练，作者给出了3点原因：

1、数据

目前的ViT确率模型通常在一个大规模的数据集上进行预训练，然后在各种下游任务中进行微调。由于缺乏典型的卷积归纳偏向，这些模型比普通的CNN更耗费数据。

因此从头开始训练ViT，能够用图像总量有限的任务是至关重要的。

2、算力

大规模的数据集、大量的耗时和复杂的骨干网络的，让ViT训练96的算力成本非常昂贵。这种现象使ViT成为少数机构研究人员的特权。

3、灵活性

预训练后再进行下游微调的模式有时会很麻烦。

例如，我们可能需要为同一任务训练10个不同的模型，并将它们部署在不同的硬件平台上，但在一个大规模的数据集上预训练10个模型是不现实的。

在上图中.7，很明显与从头开始训练相比，ImageNet预训练的模型需要更多的参数和计算成本。

在小数据集上进行预训练时的迁移能力。每个单元格和列中精度最高的元素分别用下划线和粗体表示

最后，在下表中，作者评估了在不同数据集上预训练模型的迁移精度。

对角线上的单元（灰色）是在同一%，数据集上进行预训练和微调。对角线外的单元格评估了这些小数据集的迁移性能。

从这张表中，我们可以看到以下几点：

即使在小数据集上进行预训练，ViT也有良好的迁移能力。与SimCLR和SupCon相比，该方法在所有这些数据集上也有更高的迁移精度。即使预训练的数据集和目标数据连迁集不在同一领域，也能获得令人惊讶的好结果。例如，在Indoor67上预训练的模型在转移到Aircraft上时获得了最高的准确性。作者简介

本文第一作者是南京大学在读博士曹云浩，通讯作者是南京大学人工智能学院吴建鑫教授。

吴建鑫本科和硕士毕业于南京大学计算机专业，博士毕业移性于佐治亚理工。2013年，他加入南京大学科学与技术系，任教授、博士生导师，曾担任ICCV 2015领域主席、CVPR 2017领域主席，现为Pattern Recognition期刊编委。

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