Что такое самоконтролируемое обучение (SSL) в одной статье?

Определение самоконтролируемого обучения

Самоконтролируемое обучение (SSL) - это новая парадигма обучения в области машинного обучения, суть которой заключается в автоматической генерации контролируемых сигналов из неразмеченных данных и обучении моделей для изучения полезных представлений этих данных. В отличие от традиционного контролируемого обучения, которое опирается на ручные метки, самоконтролируемое обучение использует внутреннюю структуру данных для создания задач предварительного обучения, которые модель решает, чтобы уловить основные закономерности и особенности данных.

Например, в обработке естественного языка модели могут изучать лингвистические представления, предсказывая маскированные слова в предложениях; в компьютерном зрении модели могут понимать визуальный контент, определяя, было ли изображение повернуто или разрезано. Преимущество этого подхода заключается в том, что он значительно снижает зависимость от дорогостоящих и трудоемких ручных аннотаций, позволяет обрабатывать огромные объемы немаркированных данных, а также повышает обобщенность и адаптивность модели. Самоконтролируемое обучение применимо к изображениям и тексту, а также распространяется на мультимодальные данные, такие как аудио и видео, что дает новый импульс для развития искусственного интеллекта. Являясь по сути разновидностью обучения представлений, признаки, полученные на этапе предварительного обучения, могут быть эффективно перенесены в различные последующие задачи, такие как классификация, обнаружение и сегментация, которые играют важную роль в практических приложениях. Развитие самоконтролируемого обучения отражает стремление сообщества машинного обучения к эффективному использованию данных и знаменует собой переход от опоры на меченые данные к автономному обучению.

Основы самоконтролируемого обучения

Основные принципы самоконтролируемого обучения заключаются в создании контролируемых сигналов из немаркированных данных и управлении обучением модели с помощью продуманных задач предварительного обучения. Эти принципы охватывают несколько ключевых аспектов, чтобы гарантировать, что модель улавливает основные особенности данных.

• Расширение данных и создание представленийНесколько дополненных представлений генерируются из исходных данных путем применения случайных преобразований, таких как поворот, кадрирование или изменение цвета. Модель учится поддерживать согласованность между этими представлениями, повышая надежность и инвариантность. Например, в области изображений различные дополненные версии одного и того же изображения используются для обучения моделей распознаванию неизменных признаков.
• Механизмы сравнительного обучения: Контрастное обучение - один из основных методов самоконтролируемого обучения, в котором представления изучаются путем сравнения пар образцов. Модели обучаются сближать похожие образцы (например, различные улучшения одного и того же изображения) и отдалять непохожие образцы друг от друга. Этот процесс опирается на функцию потерь, такую как InfoNCE, которая побуждает модель различать тонкие различия в данных.
• Генеративные задачи предварительного обучения: Такие задачи требуют, чтобы модель восстанавливала или генерировала часть входных данных. Например, при моделировании языка с маской модель предсказывает слова с маской; при восстановлении изображений модель заполняет недостающие пиксели. Реконструируя ошибки, модель получает семантическую и структурную информацию о данных.
• Предиктивный дизайн заданий: Самоконтролируемое обучение часто предполагает предсказание некоторых свойств или преобразований данных. Например, предсказание угла поворота изображения или порядка следования видеокадров. Эти задачи заставляют модель понять внутреннюю динамику данных и, таким образом, научиться полезным представлениям признаков.
• Указывает на миграцию и тонкую настройкуПосле завершения предварительного обучения выученное представление переносится в последующую задачу для точной настройки модели с помощью небольшого количества меченых данных. Это демонстрирует полезность самоконтролируемого обучения, сочетающего в себе предварительное обучение без контроля и тонкую настройку с контролем для повышения общей производительности.

Разница между самоконтролируемым обучением и традиционным контролируемым обучением

Между самоконтролируемым обучением и традиционным контролируемым обучением есть существенные различия по нескольким параметрам, которые отражаются в требованиях к данным, процессе обучения и применимых сценариях.

• Зависимости маркировки данных: В то время как традиционное контролируемое обучение полностью полагается на метки, выдаваемые вручную, самоконтролируемое обучение устраняет необходимость во внешних метках и использует сами данные для генерации псевдометок. Это снижает стоимость и время подготовки данных и особенно подходит для областей, где не хватает меток.
• Изучение источника сигнала: В традиционном контролируемом обучении учебные сигналы выводятся из меченых категорий или значений; в самоконтролируемом обучении сигналы генерируются с помощью задач предварительного обучения, таких как задачи сравнения или порождения. В последнем случае больше внимания уделяется внутренней структуре данных, а не их внешней семантике.
• Возможности обобщения моделей: В то время как традиционное контролируемое обучение склонно к чрезмерной подгонке под меченые данные, самоконтролируемое обучение изучает более общие представления посредством предварительного обучения без меток и, как правило, демонстрирует лучшие показатели обобщения в задачах миграции.
• Расширенный спектр применения: В то время как традиционное контролируемое обучение ограничено задачами, в которых доступны маркированные данные, самоконтролируемое обучение способно работать с более широким спектром немаркированных данных, таких как необработанные изображения или текст в Интернете, расширяя границы машинного обучения.
• Требования к вычислительным ресурсамТрадиционное контролируемое обучение обычно требует меньше вычислительных ресурсов для обучения, но имеет высокие затраты на маркировку; самоконтролируемое обучение требует больших вычислительных затрат на этапе предварительного обучения, но снижает затраты на маркировку и в целом является более эффективным.

Области применения самоконтролируемого обучения

Самоконтролируемое обучение продемонстрировало большой потенциал в ряде областей, его применение варьируется от фундаментальных исследований до реальных промышленных сценариев.

• компьютерное зрение: В классификации изображений, обнаружении объектов и сегментации самоконтролируемое обучение повышает производительность модели за счет предварительного обучения моделей, таких как SimCLR или MoCo. Например, в медицинской визуализации модели предварительно обучаются на немаркированных рентгеновских снимках, а затем точно настраиваются для диагностики заболеваний, что снижает зависимость от экспертной аннотации.
• обработка естественного языка (NLP): Самостоятельное обучение способствовало успеху таких моделей, как BERT, GPT и т. д., которые предварительно обучаются с помощью масочных языковых моделей, а модели изучают языковые представления, которые применяются в таких задачах, как машинный перевод и анализ настроения. Это позволило значительно повысить точность и эффективность языковых моделей.
• обработка звука: В распознавании речи и анализе музыки модели самоподдерживающегося обучения изучают акустические особенности путем предсказания аудиосегментов или обучения путем сравнения. Например, предварительно обученные модели могут использоваться для обработки речи на языках с низким уровнем ресурсов для улучшения доступности.
• видеоанализ: Для распознавания действий или обобщения видео самоконтролируемое обучение использует временную информацию, например, предсказание порядка кадров или сравнение видеоклипов, а модель улавливает динамические особенности. Это имеет практическое значение для видеонаблюдения или индустрии развлечений.
• мультимодальное обучение: Сочетая изображения, текст и аудио, самоконтролируемое обучение изучает единообразные представления с помощью задач кросс-модального сравнения. Применение в автономном вождении или виртуальных помощниках для улучшения понимания сложного окружения.

Преимущества самоконтролируемого обучения

Преимущества самоконтролируемого обучения делают его важным направлением в машинном обучении, и эти преимущества выражаются в эффективности, масштабируемости и практичности.

• Снижение требований к маркировке: Используя неразмеченные данные, самоконтролируемое обучение значительно снижает затраты на ручное аннотирование и делает машинное обучение более осуществимым в условиях ограниченных ресурсов. Например, в научных исследованиях становится возможным обрабатывать большие объемы немаркированных данных.
• Повышение эффективности использования данных: Самоконтролируемое обучение позволяет добывать скрытую информацию в данных и повышать эффективность их использования. Модель обучается на массиве немаркированных данных, чтобы избежать предвзятости при маркировке и получить более полное представление знаний.
• Сильная способность к миграционному обучениюПредварительно обученные представления могут быть легко перенесены на множество последующих задач с минимальной тонкой настройкой. Это ускоряет развертывание модели для быстро итеративных сценариев применения.
• Надежность и обобщение: Благодаря расширению данных и сравнительному обучению модели самоконтролируемого обучения становятся более устойчивыми к шумам и вариациям, лучше работают с неизвестными данными и снижают риск переоценки.
• Содействие инновациям: Самоконтролируемое обучение поощряет новые конструкции задач предварительного обучения, стимулируя творческий подход в сообществе машинного обучения и приводя к таким прорывам, как самоконтролируемые визуальные преобразователи.

Трудности самоконтролируемого обучения

Несмотря на перспективность самоконтролируемого обучения, оно по-прежнему сталкивается с рядом проблем, связанных с теоретическими, практическими и этическими аспектами.

• Сложность конструкции миссии: Разработка эффективных задач предварительного обучения требует знаний и экспериментов, а неподходящие задачи могут привести к тому, что модель будет изучать нерелевантные характеристики и повлияет на последующую производительность. Например, при работе с текстом стратегии маскировки могут внести погрешность.
• Требования к вычислительным ресурсам: Этап предварительного обучения самоконтролируемого обучения обычно требует значительных вычислительных ресурсов и времени, что является препятствием для малых и средних предприятий или индивидуальных исследователей. Оптимизация эффективности алгоритмов и аппаратного обеспечения является одним из приоритетных направлений исследований.
• Отсутствие критериев оценки: В отличие от контролируемого обучения, которое имеет четкие метрики, такие как точность, самоконтролируемое обучение не имеет единого протокола оценки, что затрудняет сравнение различных методов. Сообщество разрабатывает эталонные наборы данных и метрики.
• Плохая интерпретируемость: Представления, полученные моделями самоконтролируемого обучения, часто являются "черными ящиками", и их процесс принятия решений трудно объяснить, что вызывает вопросы доверия в приложениях с высоким уровнем риска, таких как здравоохранение.
• Усиление смещения данных: Если немаркированные данные содержат социальные или культурные предубеждения, самоподдерживающееся обучение может усилить эти предубеждения, что приведет к созданию несправедливых моделей. Необходимы стратегии обнаружения и смягчения предвзятости.

Основные методы самоконтролируемого обучения

Самоконтролируемое обучение опирается на целый ряд ключевых методов для достижения эффективности обучения, которые охватывают все аспекты - от обработки данных до оптимизации модели.

• Концепция контрастивного обученияВ таких программах, как SimCLR и MoCo, дискриминативные представления обучаются путем максимизации положительного сходства пар образцов и минимизации отрицательного сходства пар образцов. При этом используется пакетная обработка больших объемов и управление банками памяти.
• Генерация адверсарных сетейГенеративные адверсарные сети используются для самоконтролируемого обучения, когда модель изучает распределение данных с помощью генеративных и дискриминативных задач. Например, при генерации изображений генеративные адверсарные сети помогают модели улавливать реальные особенности.
• Структура самокодирующего устройства: Вариационный автокодер или автокодер с денуацией обучается сжатому представлению, восстанавливая входные данные. Он широко используется для обнаружения аномалий.
• Методы моделирования времени: Для последовательных данных, таких как видео или речь, используется рекуррентная нейронная сеть или преобразователь для предсказания будущих кадров или слов, и модель учится временным зависимостям.
• Интеграция многозадачного обучения: Комбинируя несколько задач предварительного обучения, таких как одновременное сравнение и генерация, модель получает более полное представление и улучшает обобщение.

Эволюция самоконтролируемого обучения

Развитие самоконтролируемого обучения прошло путь от зарождения до появления, и этот путь отражает эволюцию области машинного обучения.

• ранняя стадия прорастания: В начале 2010-х годов методы встраивания слов, среди прочих, продемонстрировали потенциал неконтролируемого обучения представлений, которое закладывает основу для самоконтролируемого обучения путем предсказания векторов слов на основе контекстных слов.
• Прорывы в области компьютерного зрения: Примерно в 2018 году в области изображений появились такие методы, как предсказание поворота и задачи с лобзиком, и соответствующие статьи стали движущей силой в этой области.
• революция в обработке естественного языка: Модель BERT была выпущена в 2018 году и достигла прорывной производительности благодаря предварительному обучению языковых моделей с маской, что привело к широкому использованию самоконтролируемого обучения в обработке естественного языка.
• Мультимодальные расширения: С 2020 года самоконтролируемое обучение распространяется на мультимодальные данные, такие как видео и аудио, а такие модели, как CLIP, объединяют зрение и текст для обучения с нулевой выборкой.
• Актуальные направления исследованийСамоконтролируемое обучение в сочетании с обучением с подкреплением и метаобучением для изучения более эффективных парадигм обучения, с фокусом сообщества на законах масштабирования и этических проблемах.

Будущие тенденции в самоконтролируемом обучении

Будущие тенденции в самоконтролируемом обучении указывают на более эффективные, обобщенные и ответственные направления, которые будут формировать следующее поколение систем ИИ.

• Более масштабные предварительные тренировки: По мере роста вычислительных ресурсов самоподдерживающееся обучение будет работать с большими наборами данных и моделями, такими как модели с триллионами параметров, чтобы улучшить качество представления. Это требует оптимизированных алгоритмов и распределенного обучения.
• кросс-модальная унификация: В будущем самоконтролируемое обучение будет объединять мультимодальные данные, такие как зрение, язык, аудио и т. д., чтобы выучить единое представление и достичь действительно обобщенного ИИ. Такие приложения, как воплощенный интеллект и робототехника.
• Повышение эффективности обучения без пробСамостоятельное предварительное обучение позволит моделям лучше справляться с последующими задачами при меньшем количестве образцов, что снизит потребность в точных данных и упростит внедрение ИИ в устройствах на границе.
• Интерпретируемость и справедливость: Исследование будет направлено на объяснение решений моделей самоконтролируемого обучения и снижение предвзятости данных для обеспечения справедливости, прозрачности и этичности моделей.
• Ускоренная высадка промышленного десантаСамоконтролируемое обучение будет быстро распространяться в здравоохранении, образовании, производстве и других областях, создавая инновационные продукты и услуги и изменяя рабочие процессы в промышленности.