知覚の扉を超えて：Vision Transformerはオブジェクト間の関係を表現する

Core Concepts

Vision Transformer（ViT）は、オブジェクト間の関係の理解と操作に成功できる場合があり、その処理はオブジェクト表現の抽出と関係の評価という2段階で行われる。

Abstract

Vision Transformerにおける関係推論：オブジェクト間の関係を表現する

本論文は、Vision Transformer（ViT）がオブジェクト間の関係をどのように理解し、操作するかを深く掘り下げた研究論文である。従来、ViTは画像分類や生成タスクにおいて優れた性能を発揮してきた一方で、視覚的な関係性理解を必要とするタスク、例えば視覚質問応答や画像とテキストのマッチングなどにおいては、その性能が限定的であった。これは、従来のタスクが主にピクセルレベルの特徴に基づいた意味的処理であるのに対し、後者のタスクはピクセルレベルの特徴とは独立した構文的な処理を必要とするためである。

本論文では、オブジェクト間の関係を理解する上で最も基本となる「同一性」と「差異」という概念に着目し、ViTがこれらの概念をどのように表現し、操作するかを2つのタスクを通じて分析している。1つ目は同一性識別タスクで、これは2つのオブジェクトが色と形の両方において同一であるか、少なくとも1つの属性において異なるかを識別するタスクである。2つ目は関係マッチング課題（RMTS）で、4つのオブジェクトを2つのペアに分け、各ペア内のオブジェクトが同一であるか異なるかを判断した後、2つのペア間でその判断結果が同一であるかを判断する、より抽象的なタスクである。

分析の結果、CLIPやDINOv2で事前学習されたViTは、2つの異なる処理段階を経てこれらのタスクを解決していることが明らかになった。

第一段階：知覚段階

最初の段階は「知覚段階」と呼ばれ、ViTは主にオブジェクト内のトークン間の関係に注目し、オブジェクトの形状や色を符号化する。重要な点は、これらの属性がViTの中間表現において別々の線形部分空間に表現される、つまり「 disentangled（もつれを解かれた）」状態になることである。これは、オブジェクトの形状を変更しても、その色の表現には影響を与えないことを意味し、ViTがオブジェクトの属性を独立して捉えていることを示唆している。

第二段階：関係段階

次の段階は「関係段階」と呼ばれ、ViTは知覚段階で形成されたオブジェクト表現を用いて、オブジェクト間の関係を評価する。この段階では、1つのオブジェクト内のトークンが、他のオブジェクト内のトークンに強く注意を向けるようになる。分析の結果、この段階でのViTの処理は、特定のオブジェクトの記憶に依存せず、オブジェクトの知覚的な特徴とは独立した、より抽象的なレベルで「同一性」と「差異」を表現していることが示唆された。

処理パイプラインの重要性と限界

論文では、この2段階処理パイプラインは、ランダムに初期化されたViTやDINOで事前学習されたViTなど、全てのモデルが自然に学習するわけではないことを示している。このことから、事前学習の方法やデータセットが、ViTの関係推論能力に大きな影響を与えることが示唆される。

さらに、論文では、オブジェクト表現の「disentanglement」と、モデルの汎化性能との間に正の相関関係があることを示している。つまり、オブジェクトの属性をより独立して表現できるモデルほど、未知のオブジェクトや属性の組み合わせに対しても、より正確に「同一性」と「差異」を判断できることを意味する。

最後に、論文では、ViTが関係推論タスクにおいて失敗する原因を2つの段階に分類し、それぞれに対する解決策を提案している。1つ目は、オブジェクトの属性を効果的に分離する表現学習手法の開発、2つ目は、オブジェクト間の関係を明示的に学習させるための、新たな学習方法やアーキテクチャの開発である。

本論文は、ViTにおける関係推論のメカニズムを詳細に分析することで、ViTがオブジェクト間の関係をどのように理解し、操作するかについての重要な洞察を提供している。これらの知見は、より複雑な視覚的タスクを解決できる、より強力で汎用性の高いViTの開発に貢献するものである。

Stats

CLIP や DINOv2 で事前学習された ViT は、同一性識別タスクと RMTS タスクの両方において、それぞれ 97% 以上と高い精度を達成した。
オブジェクトの形状と色の disentanglement は、CLIP で事前学習された ViT の最初の数層で形成され、5 層以降ではその影響力は低下する。
RMTS タスクにおいて、CLIP で事前学習された ViT の中間層（5 層目）では、「同一」と「差異」を表す抽象的な表現が見られる。

Quotes

"Though vision transformers (ViTs) have achieved state-of-the-art performance in a variety of settings, they exhibit surprising failures when performing tasks involving visual relations."
"In this work, we employ newly-developed techniques from mechanistic interpretability to characterize the algorithms learned by ViTs."
"Analyzing the internal mechanisms of models enables us to more precisely understand how they attempt to implement relational operations, allowing us to more clearly diagnose problems in current and future models when applied to complex visual tasks."
"We identify a processing pipeline within the layers of several – but not all – pretrained ViTs, consisting of a “perceptual” stage followed by a more abstract “relational” stage."
"Finally, we demonstrate that deficiencies in either the perceptual or relational stage can completely prevent models from learning abstract relational operations."

Key Insights Distilled From

Beyond the Doors of Perception: Vision Transformers Represent Relations Between Objects

by Michael A. L... at arxiv.org 11-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.15955.pdf

Deeper Inquiries

ViTはより複雑な視覚的関係をどのように学習できるのだろうか？

本論文では、「同一性」と「差異」という単純な関係に焦点を当て、ViTがオブジェクト間の関係をどのように表現し、処理するかを分析しています。この研究は、より複雑な視覚的関係の理解に向けた基礎となるものです。
ViTがより複雑な視覚的関係を学習するためには、いくつかの課題を克服する必要があります。

関係の階層性: より複雑な関係は、単純な関係の組み合わせで表現されることが多いです。例えば、「オブジェクトAがオブジェクトBの上にある」という関係は、「オブジェクトAがオブジェクトBより高い位置にあり」、「オブジェクトAとオブジェクトBが垂直方向に並んでいる」という複数の単純な関係から成り立ちます。ViTがこのような階層的な関係を学習するためには、関係を構成的に表現する能力が必要となります。
コンテキストの理解: 多くの視覚的関係は、画像全体のコンテキストに依存します。例えば、「オブジェクトAがオブジェクトBを隠している」という関係を判断するためには、他のオブジェクトや背景との位置関係を考慮する必要があります。ViTがこのようなコンテキスト依存の関係を学習するためには、広範囲の画像情報を統合する能力が求められます。
関係の抽象化: 現実世界には、無数のバリエーションを持つ視覚的関係が存在します。例えば、「上」という関係一つとっても、オブジェクトの種類や位置関係によって、その見え方は大きく異なります。ViTが様々なバリエーションを持つ関係を一般化して学習するためには、関係の本質的な特徴を抽出する能力が重要となります。
これらの課題に対して、今後の研究では、以下のような方向性が考えられます。

階層的なViTアーキテクチャの開発: 単純な関係を段階的に組み合わせることで、複雑な関係を表現できるような、階層的な構造を持つViTを開発する。
注意機構の強化: 画像全体のコンテキスト情報を効果的に捉え、関係の理解に活用できるような、より高度な注意機構を開発する。
関係学習のための事前学習: 大規模なデータセットを用いて、様々な視覚的関係を学習させたViTモデルを事前学習し、それを基に、より複雑な関係の学習を効率化する。

ViTの2段階処理パイプラインは人間の視覚処理と類似している点が示唆されているが、この類似点はViTの性能向上にどのように活用できるのだろうか？

本論文で示されたViTの2段階処理パイプライン、すなわち「知覚段階」と「関係段階」は、人間の視覚処理系における「ボトムアップ処理」と「トップダウン処理」との類似性を示唆しており、大変興味深い結果です。
人間の視覚処理では、まず網膜からの視覚情報は視覚野を階層的に処理され（ボトムアップ処理）、色、形、エッジなどの基本的な特徴が抽出されます。その後、これらの特徴は、高次視覚野や前頭葉などの領域に送られ、過去の知識や文脈に基づいて、オブジェクトの認識やシーンの理解などの高次処理が行われます（トップダウン処理）。
ViTも同様に、初期層では局所的な特徴抽出（知覚段階）、後層では大域的な関係性認識（関係段階）という処理の流れを持っていることが示唆されました。この類似性を踏まえ、人間の視覚処理系から得られた知見をViTの設計原理に組み込むことで、更なる性能向上が期待できます。
具体的には、以下のようなアプローチが考えられます。

フィードバック機構の導入: 人間の視覚処理系では、高次処理領域から低次処理領域へのフィードバック結合が存在し、トップダウン処理によってボトムアップ処理を調整しています。ViTにも同様のフィードバック機構を導入することで、コンテキスト情報をより効果的に活用し、認識精度を向上させることが期待できます。
注意機構の精緻化: 人間の視覚処理系では、注意の焦点が特定のオブジェクトや領域に動的に変化し、重要な情報を選択的に処理しています。ViTの注意機構も、人間の注意メカニズムを模倣することで、より効率的かつ効果的な情報処理が可能になる可能性があります。
神経科学に基づいた事前学習: 人間の視覚処理系が学習する過程を模倣したデータセットやタスクを用いてViTを事前学習することで、人間の視覚処理に近い内部表現を獲得できる可能性があります。
これらのアプローチは、ViTがより人間に近い形で視覚情報を処理することを可能にし、画像認識、物体検出、シーン理解など、様々な視覚タスクにおいて、より高い性能と汎化能力を実現する可能性を秘めています。

disentanglementを明示的に最大化するような学習方法が、ViTの他のタスクへの汎化性能を向上させることができるのだろうか？

本論文ではdisentanglement（表現の分離性）と汎化性能の間に正の相関関係があることが示唆されており、これは非常に重要な発見です。disentanglementを明示的に最大化する学習方法が、ViTの他のタスクへの汎化性能を向上させる可能性は十分に考えられます。
disentanglementとは、データの潜在的な要因を分離して表現することであり、例えば、オブジェクトの色、形、大きさといった属性を独立に表現することです。disentanglementが進むと、モデルは個々の属性をより明確に理解し、それらを組み合わせて新しい表現を生成することが可能になります。
ViTの学習においてdisentanglementを明示的に最大化することで、以下のような利点があると考えられます。

未知のデータへの対応力向上: disentanglementによって、モデルは訓練データに存在しない属性の組み合わせにも対応できるようになり、未知のデータに対する汎化性能が向上すると期待されます。
データ効率の向上: disentanglementによって、モデルはより少ないデータからでも各属性を効率的に学習できるようになり、データ効率が向上する可能性があります。
解釈性の向上: disentanglementによって、モデルの内部表現がより解釈しやすくなり、モデルの動作理解やデバッグが容易になるという利点もあります。
disentanglementを最大化する具体的な学習方法としては、以下のようなものが考えられます。

敵対的学習: 生成器と識別器を用いた敵対的学習によって、disentanglementを促進することができます。例えば、生成器は潜在変数から画像を生成し、識別器は生成された画像と実際の画像を区別するように学習します。この際、潜在変数にdisentanglementを促すような制約を加えることで、disentangledな表現を獲得することができます。
情報理論に基づく手法: 相互情報量や情報ボトルネックなどの情報理論に基づいた指標を用いて、disentanglementを定量化し、それを最大化するようにモデルを学習する方法があります。
補助タスクの導入: disentanglementを促進するために、画像の属性を予測するような補助タスクを導入する方法があります。例えば、オブジェクトの色、形、大きさを予測するタスクをモデルに学習させることで、disentangledな表現を獲得することができます。
ただし、disentanglementを最大化することのみに焦点を当てると、タスク本来の目的である精度が低下する可能性もあります。そのため、disentanglementとタスク性能のバランスを考慮した学習方法の開発が重要となります。
結論として、disentanglementを明示的に最大化する学習方法は、ViTの汎化性能向上に大きく貢献する可能性を秘めています。今後の研究において、disentanglementを効果的に学習に取り入れることで、より高性能で汎用性の高いViTの開発が期待されます。