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最小化嵌入失真以提高異常分佈外的性能


核心概念
提出一種名為"相似性損失"的新方法,可以在微調基礎模型的過程中保留其廣泛的泛化能力。通過最小化微調後的嵌入與預訓練嵌入之間的失真,該方法在任務特定適應和保留廣泛泛化能力之間達到平衡。
摘要

本文提出了一種名為"相似性損失"的新方法,可以在微調基礎模型的過程中保留其廣泛的泛化能力。基礎模型通過在大型和多樣的數據集上的預訓練,展現了在不同領域和分佈上的出色泛化能力。然而,通過微調這些基礎模型以適應特定的下游任務,常常會導致任務特定性能和廣泛泛化能力之間的權衡,可能損害模型處理異常分佈外(OOD)情況的能力。

作者提出的"相似性損失"方法旨在最小化微調後的嵌入與預訓練嵌入之間的失真,在任務特定適應和保留廣泛泛化能力之間達到平衡。這種方法允許在下游任務上進行訓練,而不會放棄基礎模型的強大泛化能力。

作者在兩個具有挑戰性的任務上評估了這種方法:衛星影像分類和人臉識別。這些領域非常適合評估OOD性能,因為它們固有的可變性和潛在的顯著分佈偏移。實驗集中在開放類別和領域偏移場景,全面評估了該方法在提高OOD性能方面的有效性。結果表明,該方法在顯著提高OOD性能的同時,僅略微降低了在分佈內(ID)的性能。作者提供了大量實驗和分析,展示了該方法在可能出現分佈偏移的真實世界場景中的有效性。

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統計資料
在衛星影像分類任務中,使用相似性損失的模型在EuroSAT數據集上的平均聚類方差為1.87e-04,而未使用相似性損失的模型為4.00e-04。 在人臉識別任務中,使用相似性損失的CLIP模型在iCartoonFace數據集上的TAR@FAR=0.01為39.67%,而未使用相似性損失的CLIP模型為20.07%。
引述
"通過最小化微調後的嵌入與預訓練嵌入之間的失真,我們的方法在任務特定適應和保留廣泛泛化能力之間達到平衡。" "我們的實驗集中在開放類別和領域偏移場景,全面評估了該方法在提高OOD性能方面的有效性。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Tom Shaked, ... arxiv.org 09-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07582.pdf
Minimizing Embedding Distortion for Robust Out-of-Distribution Performance

深入探究

如何將相似性損失方法擴展到其他基礎模型和任務中,以進一步驗證其通用性?

相似性損失方法的擴展可以通過以下幾個步驟來實現。首先,研究者可以選擇其他基礎模型,如BERT、GPT或其他視覺模型,並將相似性損失納入其微調過程中。這需要對這些模型的架構和特性進行深入理解,以確保相似性損失的實施不會干擾模型的原有學習機制。其次,針對不同的任務,例如自然語言處理或音頻識別,研究者可以設計相應的相似性損失函數,這可能涉及到對輸入數據的特徵提取和相似性度量進行調整。最後,通過在多個數據集和任務上進行實驗,評估相似性損失的效果,從而驗證其在不同場景下的通用性和有效性。

除了最小化嵌入失真,是否還有其他方法可以在微調過程中保留基礎模型的泛化能力?

除了最小化嵌入失真,還有幾種方法可以在微調過程中保留基礎模型的泛化能力。首先,使用正則化技術,如L2正則化或Dropout,可以幫助防止過擬合,從而保持模型的泛化能力。其次,採用增強學習技術,例如數據增強,可以通過生成多樣化的訓練樣本來提高模型的魯棒性。此外,使用知識蒸餾技術,將大型基礎模型的知識轉移到較小的模型中,也能在保持性能的同時提高泛化能力。最後,進行多任務學習,通過同時訓練多個相關任務,可以促進模型學習更通用的特徵,進一步增強其泛化能力。

在實際應用中,如何根據具體需求在ID和OOD性能之間進行權衡和調整?

在實際應用中,根據具體需求在ID(內部數據)和OOD(外部數據)性能之間進行權衡和調整,可以通過調整相似性損失的權重來實現。具體而言,研究者可以在微調過程中根據任務的特性和需求,選擇不同的相似性損失權重α值。例如,若任務對於OOD性能要求較高,可以增加α的值,以強化對預訓練模型特徵的保留;反之,若ID性能更為重要,則可以降低α的值,促進模型對特定任務的適應性。此外,進行交叉驗證和超參數調整,根據不同的數據集和場景進行實驗,能夠幫助找到最佳的ID和OOD性能平衡點,從而滿足實際應用的需求。
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