Améliorer les Vision Transformers avec un entraînement contrastif conscient des labels

Les Vision Transformers sont des modèles utilisés pour des tâches de vision par ordinateur, qui consistent à analyser des images et des données visuelles. Ils ont montré de super résultats grâce à leur capacité à apprendre des motifs complexes dans les données. En s’entraînant sur de grands ensembles d'images, ces modèles ont atteint des performances top sur des références comme ImageNet et CIFAR-10. Cependant, un défi survient parce que les représentations formées par ces modèles ne s’adaptent pas toujours bien lorsqu'elles sont appliquées à de nouvelles tâches.

#Le défi des représentations

Quand les Vision Transformers sont entraînés sur une large gamme d’images, ils créent un espace de représentation. On peut penser à cet espace comme à la façon dont le modèle comprend différentes images. Malheureusement, cet espace de représentation est souvent pas uniforme, donc il peut être difficile pour le modèle de généraliser ses connaissances face à de nouvelles données ou différentes tâches. Cette limite peut affecter les capacités des modèles à bien fonctionner lorsqu'ils doivent classifier des images qu'ils n'ont pas vues avant.

Les chercheurs ont commencé à s'attaquer à ce problème en proposant de nouvelles méthodes pour améliorer la façon dont ces modèles apprennent. Deux approches courantes incluent l'incorporation de connaissances provenant de réseaux de neurones convolutifs traditionnels dans les transformers ou l'ajout de couches convolutives dans l'architecture du transformer. Cependant, ces méthodes peuvent faire perdre certains avantages que les transformers ont, comme être plus rapides et plus évolutifs.

#Une nouvelle approche

Pour relever les défis auxquels font face les Vision Transformers, un nouveau cadre appelé Label-aware Contrastive Training a été proposé. Ce cadre vise à améliorer la performance des modèles sans s’appuyer sur des réseaux convolutifs. Au lieu de ça, il utilise les labels des tâches pendant le processus de fine-tuning.

L’approche consiste en deux étapes principales. D'abord, il y a une phase d'entraînement utilisant l'Apprentissage contrastif qui se concentre sur les labels des tâches cibles. Ça aide les modèles à affiner leur compréhension de quelles images appartiennent à la même catégorie. Ensuite, il y a une phase de fine-tuning qui consiste à ajuster le modèle pour des tâches spécifiques tout en gardant stables les paramètres appris auparavant.

#Comprendre le cadre

Le cadre Label-aware Contrastive Training est simple mais efficace. Pendant la première phase d’entraînement, le modèle utilise une perte contrastive basée sur les labels pour apprendre de meilleures représentations. En termes simples, le modèle apprend à regrouper des images similaires ensemble et à les distinguer des différentes. Cette technique concentre sur les relations entre les images et améliore la façon dont le modèle les comprend.

Une fois la première étape terminée, la deuxième étape consiste à fine-tuner le modèle pour une tâche spécifique, comme classifier des images. À ce stade, seule la nouvelle couche de tâche est entraînée, ce qui signifie que la compréhension fondamentale construite durant la première étape reste intacte.

#Expérimenter avec le cadre

Pour examiner l’efficacité de ce nouveau cadre d’entraînement, des tests ont été réalisés avec plusieurs Vision Transformers connus sur plusieurs ensembles de données de classification d'images. Ces ensembles de données incluent divers types d'images et tailles, ce qui les rend adaptés pour comprendre comment les modèles performent dans différentes situations.

Les résultats ont montré une augmentation significative des performances en comparant les modèles qui utilisaient le nouveau cadre d’entraînement avec ceux traditionnellement fine-tunés. Par exemple, le modèle utilisant le nouveau cadre a surpassé le modèle de base d'environ 9 % sur certaines tâches. Cette amélioration était particulièrement visible lorsqu'il y avait moins d'exemples d'entraînement disponibles, ce qui est souvent un scénario du monde réel.

#Comparer les approches

Bien que l’accent ait été mis sur l'apprentissage contrastif conscient des labels, il est aussi essentiel de comprendre comment ça se compare à d'autres méthodes non supervisées. Des approches d'apprentissage contrastif non supervisé ont été employées auparavant, mais elles n'ont pas aussi bien performé comparées à la version consciente des labels.

En utilisant un Vision Transformer populaire comme base de comparaison, les modèles entraînés avec des méthodes non supervisées ont montré des performances inférieures. Par exemple, un modèle entraîné avec les méthodes SimCLR et N-pair-loss n'a pas atteint le même niveau de précision que ceux entraînés avec le nouveau cadre. Cela indique que tirer parti des informations de labels lors de l'entraînement garde le modèle plus proche de la tâche qu'il doit effectuer.

#Analyser l'espace de représentation

Un aspect important de ce travail est la géométrie de l'espace de représentation créé par les modèles. Le nouveau cadre d’entraînement non seulement améliore la précision mais reshape aussi la façon dont les images sont représentées dans l'espace du modèle. En gros, les embeddings produits par le modèle deviennent plus régulièrement espacés, permettant au modèle de mieux différencier les différentes classes d'images.

Cette reshaping est vitale parce qu'elle permet au modèle d'apprendre plus efficacement des labels spécifiques à la tâche. En conséquence, il peut mieux gérer des cas où il n'a pas été explicitement entraîné, ce qui conduit à de meilleures performances fiables sur diverses tâches.

#Les résultats parlent

En comparant les modèles traditionnels à ceux utilisant le nouveau cadre Label-aware Contrastive Training, les résultats étaient clairs. Les modèles tirant parti de cette nouvelle approche ont montré des améliorations constantes dans leur capacité à classifier des images. Les métriques de performance ont indiqué que le cadre a considérablement aidé à pousser la précision à des niveaux plus élevés, confirmant son efficacité.

L'augmentation de la performance de pointe sur plusieurs ensembles de données souligne l'adaptabilité du cadre. Il a exhibé des moments d'excellence, particulièrement là où il y avait peu d'exemples disponibles pour que le modèle apprenne. C'est crucial pour des applications qui n'ont pas toujours des données d'entraînement abondantes.

#Conclusion

En résumé, le cadre Label-aware Contrastive Training propose une solution précieuse aux défis rencontrés par les Vision Transformers pour transférer des connaissances vers de nouvelles tâches. En se concentrant sur l'utilisation des labels de tâche pendant le processus d'entraînement, il améliore la capacité du modèle à généraliser à partir de ses données d'entraînement, menant à de meilleures performances dans diverses tâches de classification d'images. Cette méthode prouve que des ajustements simples mais efficaces aux techniques d'entraînement peuvent avoir un impact significatif sur le succès des modèles, garantissant que les modèles basés sur des transformers sont mieux équipés pour les applications réelles.