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Verbesserung der Feinabstimmung durch Milderung des Etikettenbias in Grundmodellen


Core Concepts
Die Grundmodelle wie CLIP ermöglichen Zero-Shot-Transfer auf verschiedene Aufgaben ohne zusätzliche Trainingsdaten. Die Zero-Shot-Leistung ist jedoch weniger wettbewerbsfähig als eine vollständig überwachte. Daher werden auch Feinabstimmung und Ensembling häufig eingesetzt, um die Leistung auf nachgelagerten Aufgaben zu verbessern. Wir argumentieren jedoch, dass solche vorherigen Arbeiten die inhärenten Verzerrungen in Grundmodellen übersehen haben. Aufgrund des stark unausgewogenen Web-Scale-Trainingssatzes sind Grundmodelle unvermeidlich in Richtung häufiger Semantik verzerrt, und daher ist auch die anschließende Feinabstimmung oder das Ensembling noch verzerrt. In dieser Studie untersuchen wir systematisch die Verzerrungen in Grundmodellen und demonstrieren die Wirksamkeit unserer vorgeschlagenen Methode der Generalisierten Logit-Anpassung (GLA). GLA bietet zwei alternative Methoden zum Debiasing: Die erste ist eine optimierungsbasierte Schätzung des Bias, die auf dem Bayes'schen Optimalkriterium aufbaut, und die zweite identifiziert den Etikettenbias durch einen Eigenvektor, der aus einer Matrix von Zero-Shot-Vorhersagen abgeleitet wird. Da unser Ansatz einen grundlegenden Mangel im Pre-Training behebt, zeigt die vorgeschlagene GLA signifikante Verbesserungen über eine Vielzahl von Aufgaben hinweg: Sie erzielt 1,5 Prozentpunkte Genauigkeitsgewinn auf ImageNet, einen großen durchschnittlichen Verbesserung (1,9-4,4 Prozentpunkte) auf 11 Few-Shot-Datensätzen und 2,4 Prozentpunkte Gewinn auf der Klassifikation mit langer Schwanzverteilung.
Abstract
Die Studie untersucht die inhärenten Verzerrungen in Grundmodellen wie CLIP und präsentiert eine Methode zur Verbesserung der Leistung auf nachgelagerten Aufgaben. Kernpunkte: Grundmodelle wie CLIP ermöglichen Zero-Shot-Transfer, zeigen aber eine schwächere Leistung als vollständig überwachte Modelle. Daher werden Feinabstimmung und Ensembling eingesetzt, um die Leistung zu verbessern. Bestehende Ansätze übersehen jedoch den inhärenten Etikettenbias in Grundmodellen, der aus der stark unausgewogenen Verteilung der Web-Scale-Trainingsdaten resultiert. Die vorgeschlagene Generalisierte Logit-Anpassung (GLA) bietet zwei Methoden, um diesen Bias zu schätzen und zu entfernen: Optimierungsbasierte Schätzung des Bias basierend auf dem Bayes'schen Optimalkriterium Identifikation des Etikettenbiases durch einen Eigenvektor aus einer Matrix von Zero-Shot-Vorhersagen GLA zeigt signifikante Verbesserungen über eine Vielzahl von Aufgaben hinweg, einschließlich 1,5 Prozentpunkte Genauigkeitsgewinn auf ImageNet, großer durchschnittlicher Verbesserung (1,9-4,4 Prozentpunkte) auf 11 Few-Shot-Datensätzen und 2,4 Prozentpunkte Gewinn auf der Klassifikation mit langer Schwanzverteilung.
Stats
Die Zero-Shot-Leistung auf ImageNet beträgt 68,3%, während die feingefeinten Modelle 81,3% erreichen. Die Ensemble-Methode WiSE-FT erzielt eine Verbesserung von 0,5 Prozentpunkten auf der Gesamtgenauigkeit, zeigt aber einen deutlichen Leistungsrückgang von 0,9 Prozentpunkten auf den seltenen Klassen. Die vorgeschlagene GLA-Methode erzielt eine Verbesserung von 1,5 Prozentpunkten auf den seltenen Klassen und 1,5 Prozentpunkte insgesamt.
Quotes
"Die Zero-Shot-Leistung ist noch schwach auf mehreren domänenspezifischen Aufgaben wie der Unterscheidung von Automodellen, Blumenarten und Flugzeugvarianten." "Bestehende Ensemble-Methoden wie WiSE-FT übersehen den Etikettenbias, was zu einer Verbesserung der Top-1-Genauigkeit (+0,5%) und der Kopfgenauigkeit (+1,7%) führt, aber einen deutlichen Leistungsrückgang auf den Schwanzleistungen (-0,9%) zur Folge hat."

Key Insights Distilled From

by Beier Zhu,Ka... at arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.08106.pdf
Generalized Logit Adjustment

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Etikettenbias in Grundmodellen weiter reduzieren, um die Leistung auf noch selteneren Klassen zu verbessern

Um den Etikettenbias in Grundmodellen weiter zu reduzieren und die Leistung auf noch selteneren Klassen zu verbessern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Data Augmentation: Durch die gezielte Erzeugung von Daten für seltene Klassen kann der Mangel an Trainingsdaten für diese Klassen ausgeglichen werden. Klassenbalancierung: Durch Techniken wie Oversampling oder Undersampling kann die Verteilung der Klassen im Trainingsdatensatz ausgeglichen werden, um den Bias zu reduzieren. Transfer Learning: Durch die Verwendung von Transfer-Learning-Techniken können Modelle auf spezifische seltene Klassen feinabgestimmt werden, um die Leistung zu verbessern. Ensemble-Methoden: Durch die Kombination mehrerer Modelle, die auf unterschiedlichen Teilmengen der Daten trainiert sind, kann der Bias reduziert und die Leistung verbessert werden.

Welche anderen Ansätze zur Verbesserung der Robustheit von Grundmodellen gegenüber Verteilungsverschiebungen könnten neben GLA erforscht werden

Neben GLA könnten folgende Ansätze zur Verbesserung der Robustheit von Grundmodellen gegenüber Verteilungsverschiebungen erforscht werden: Domain-Adaptation-Techniken: Durch die Anpassung von Modellen an neue Domänen können sie robuster gegenüber Verteilungsverschiebungen werden. Regularisierung: Die Verwendung von Regularisierungstechniken wie Dropout oder L2-Regularisierung kann dazu beitragen, Overfitting zu reduzieren und die Robustheit zu verbessern. Unsupervised Learning: Durch den Einsatz von Unsupervised-Learning-Techniken können Modelle lernen, allgemeine Merkmale zu extrahieren, die unabhängig von der spezifischen Verteilung der Daten sind. Adversarial Training: Durch das Training von Modellen mit adversariellen Beispielen können sie robuster gegenüber Angriffen und Verteilungsverschiebungen werden.

Wie könnte man die Schätzung des Etikettenbiases weiter verbessern, wenn die Trainingsdaten für die Grundmodelle nicht zugänglich sind

Um die Schätzung des Etikettenbiases weiter zu verbessern, wenn die Trainingsdaten für die Grundmodelle nicht zugänglich sind, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Meta-Learning: Durch die Verwendung von Meta-Learning-Techniken können Modelle lernen, wie sie den Bias in Etiketten schätzen können, ohne direkten Zugriff auf die Trainingsdaten zu haben. Active Learning: Durch die gezielte Auswahl von Beispielen zur Etikettenbias-Schätzung kann die Effizienz der Schätzung verbessert werden, auch wenn nur begrenzte Daten verfügbar sind. Semi-Supervised Learning: Durch die Kombination von überwachtem und unüberwachtem Lernen können Modelle den Etikettenbias schätzen, auch wenn nur teilweise gelabelte Daten vorhanden sind. Generative Models: Durch die Verwendung von Generative-Modellen können synthetische Daten erzeugt werden, um den Etikettenbias zu schätzen, wenn die Trainingsdaten nicht zugänglich sind.
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