正面剛CNN，Transformer居然連犯錯(cuò)都像人類

夢(mèng)晨 水木番 發(fā)自 凹非寺量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

這是你眼里的一只貓：

這是CNN眼里的一只貓：

這是ViT?(Vision Transformer)眼里的一只貓:

從去年起，Transformer忙著跨界CV，如ViT在圖像分類上準(zhǔn)確率已超過CNN，大有取代之勢(shì)。

這背后的原因是什么？

最近普林斯頓的一項(xiàng)研究認(rèn)為，Transformer的運(yùn)作方式更接近人類，連犯錯(cuò)的方式都和人類一樣。

研究團(tuán)隊(duì)在圖像分類的準(zhǔn)確率之外，增加了對(duì)錯(cuò)誤類型的分析。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與CNN相比，ViT更擅長(zhǎng)判斷形狀。

此前在ICLR2019上發(fā)表的一篇論文提出，用ImageNet訓(xùn)練的CNN模型更傾向于通過紋理分類圖像。

如下圖中混合了大象皮膚紋理的貓被判斷成了大象。

雖然說這更可能和ImageNet的數(shù)據(jù)紋理信息更豐富有關(guān)。

但ViT模型，使用相同數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，就傾向于通過形狀分類圖像，并且表現(xiàn)比CNN更好。

用形狀分類物體也是人類的傾向。不信的話，試試回答下圖的問題：右面的三個(gè)物體中哪個(gè)與左邊的是同類？

這意味著，使用ViT不僅能建立更高效的視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，甚至對(duì)理解人類視覺的運(yùn)作方式都有幫助。

這么神奇？

下面來看看CNN與Transformer與人腦的聯(lián)系分別在哪里。

CNN：從貓身上獲得靈感

大腦的不同區(qū)域?qū)σ曈X信息有不同的處理方式，CNN主要模仿的是“腹側(cè)流?(Ventral Stream)”在物體識(shí)別、分類上的運(yùn)作方式。

1981年獲得諾貝爾生理和醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)，由神經(jīng)科學(xué)家Hubel和Wiesel發(fā)現(xiàn)貓的視覺皮層中有簡(jiǎn)單細(xì)胞和復(fù)雜細(xì)胞兩種。

每個(gè)簡(jiǎn)單細(xì)胞對(duì)一個(gè)特定角度的長(zhǎng)條物體反應(yīng)最強(qiáng)烈，而復(fù)雜細(xì)胞接受許多個(gè)簡(jiǎn)單細(xì)胞傳出的信號(hào)，就能做到將不同角度的長(zhǎng)條物體識(shí)別成同一個(gè)。

在CNN中，這兩種細(xì)胞的工作被分配給了卷積層和池化層。

卷積層中的神經(jīng)元像簡(jiǎn)單細(xì)胞一樣，僅和上一層的部分區(qū)域相連接，學(xué)習(xí)局部特征。

而最大池化?(Max Pooling)操作就是模仿復(fù)雜細(xì)胞，對(duì)簡(jiǎn)單細(xì)胞中信號(hào)最強(qiáng)的作出反應(yīng)。

這就是CNN從動(dòng)物視覺中學(xué)到的第一個(gè)重要特性“局部連接”。

在卷積層和池化層中使用局部連接，僅在最后輸出結(jié)果前加入全連接層，使CNN獲得了“平移不變性”。

也就是把圖像稍微挪動(dòng)位置，也可以識(shí)別成相同的特征。

另外，與全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，局部連接的方式還大大減少了需要的參數(shù)量，降低訓(xùn)練成本。

為了進(jìn)一步節(jié)省資源、提高效率，CNN在此基礎(chǔ)上發(fā)展出另一個(gè)特性“權(quán)重共享”。

隱藏層中的每個(gè)神經(jīng)元都使用相同的過濾器，也就是卷積核。

就像這樣：

卷積核中的相同的參數(shù)使用在每一次卷積操作中，進(jìn)一步降低了需要的參數(shù)量。

不過，與生物視神經(jīng)的不同之處也隨之出現(xiàn)了。

ViT: 擁有多個(gè)注意力中心

讓我們?cè)賮砜纯慈搜鄣?strong>注意力機(jī)制。

人是不能同時(shí)看清視野左右兩端邊緣上的物體的。

當(dāng)你把目光聚焦到一邊時(shí)，另一邊只能模糊地感覺到有無物體存在，看不清具體的形狀或顏色。

不信的話現(xiàn)在就可以試一試。

這是因?yàn)楦泄饧?xì)胞在視網(wǎng)膜上的分布并是不均勻的。

人眼的感光細(xì)胞分為視桿細(xì)胞(Rods)和視錐細(xì)胞(Cones)兩種。

視桿細(xì)胞主要負(fù)責(zé)感知光的亮度，不能很好地分辨細(xì)節(jié)。

而在光亮度足夠時(shí)能分辨顏色和形狀的視錐細(xì)胞，集中分布在視網(wǎng)膜中心處。

只有在目光聚焦的位置上可以看清細(xì)節(jié)，所以我們觀察時(shí)要不停地轉(zhuǎn)動(dòng)眼球，將目光聚焦在視野上的不同位置，這就產(chǎn)生了注意力機(jī)制。

不過比人眼更先進(jìn)的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擁有多個(gè)注意力，被稱為多頭注意力(Multi-Head Attention)機(jī)制。

一句話是一個(gè)序列

在NLP任務(wù)中，Transformer將文本作為一個(gè)序列來處理。

有了注意力機(jī)制，就可以在長(zhǎng)序列中注意到每個(gè)詞與其他詞間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)上下文關(guān)聯(lián)的機(jī)器翻譯。

一張圖也是一個(gè)序列

谷歌大腦團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步提出，圖像在分解成小塊之后，再配合位置編碼，也可以當(dāng)作一個(gè)序列來處理。

就像在NLP領(lǐng)域Transformer可以有效注意到一個(gè)詞與上下文的關(guān)系一樣，在CV領(lǐng)域也可以匯總圖像的全局特征進(jìn)行學(xué)習(xí)。

用于圖像分類的ViT就此誕生，開啟了Transformer的跨界刷屏之旅。

犯錯(cuò)的方式都和人一樣

在普林斯頓大學(xué)對(duì)比CNN和ViT的這篇論文中，還建立了錯(cuò)誤一致性這個(gè)指標(biāo)來對(duì)各個(gè)模型進(jìn)行評(píng)判。

從WordNet中選取了16個(gè)概念(如飛機(jī)、熊、鍵盤等)來衡量CNN和ViT犯錯(cuò)的類型。

從結(jié)果可以看出，ViT和人類一樣，更傾向于通過形狀判斷物體。

未來趨勢(shì)

ViT問世之初來勢(shì)洶洶，以至于很多人都在問，注意力機(jī)制這是要取代卷積嗎？

從最近的趨勢(shì)看來，Transformer在CV領(lǐng)域的應(yīng)用，反倒是刺激了二者的結(jié)合和統(tǒng)一。

卷積擅長(zhǎng)提取細(xì)節(jié)，要掌握全局信息往往需要堆疊很多個(gè)卷積層。

注意力善于把握整體，但又需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

如果把兩者結(jié)合起來，是不是能夠取長(zhǎng)補(bǔ)短？

把注意力引入CNN的有谷歌推出的BoTNet就是簡(jiǎn)單把ResNet的最后瓶頸塊中的3×3卷積替換成全局自注意力，沒有別的改變，就在減少開銷的情況下提高了性能。

之后麥吉爾大學(xué)和微軟又把卷積引入Transformer架構(gòu)的CvT(Convolutional vision Transformers)，去除了Transformer中的位置編碼，提升對(duì)于高分辨率視覺任務(wù)的效果。

最近，谷歌大腦Quoc Le團(tuán)隊(duì)利用簡(jiǎn)單的相對(duì)注意力把兩大架構(gòu)自然地統(tǒng)一起來，提出了混合模型CoAtNet。

看來，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合果然不錯(cuò)。

這還沒結(jié)束，除了卷積與注意力的協(xié)作以外，甚至有人從更高的層面開始嘗試將二者統(tǒng)一。

上海交大和華為的研究，用對(duì)卷積特征的變換操作達(dá)到近似自注意力的效果，提出全新的算子X-Volution，可以在任何現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中使用。

港中文提出更是將CNN、Transformer以及MLP都統(tǒng)一在一起，提出了用于多頭上下文聚合的通用結(jié)構(gòu)Container，取得了超越三大架構(gòu)及混合架構(gòu)的成績(jī)。

ViT：
https://arxiv.org/abs/2010.11929

ViT比CNN更像人類：
https://arxiv.org/abs/2105.07197

CNN紋理偏差的來源：
https://arxiv.org/abs/1911.09071

BoTNet：
https://arxiv.org/abs/2101.11605

CvT：
https://arxiv.org/abs/2103.15808

CoAtNet：
https://arxiv.org/abs/2106.04803

X-Volution：
https://arxiv.org/abs/2106.02253

Container：
https://arxiv.org/abs/2106.01401

參考鏈接：
[1]https://arxiv.org/abs/1706.09077
[2]https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53
[3]https://arxiv.org/pdf/2101.01169.pdf
[4]https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html