揭秘iTPNs：打破Linear probing限制，预训练HiViT的新框架

人工智能

2023-02-17 19:06:51

iTPNs：突破线性探测的局限，提升多模态任务性能

背景：预训练模型的局限性

随着深度学习的蓬勃发展，预训练模型已成为构建强大神经网络的基础。然而，预训练模型通常在特定任务上进行训练，当应用于其他任务时，往往需要大量的微调才能达到最佳性能。这种现象被称为“迁移差距”。

线性探测：解决迁移差距的一种方法

为了应对迁移差距，线性探测作为一种简单且有效的预训练方法而备受关注。它的原理是，在预训练模型的输出层上添加一个简单的线性层，然后使用新的任务数据对模型进行微调。

然而，线性探测也存在局限性。它不适用于所有任务，尤其是那些与预训练任务差异较大的任务。在这些任务上，线性探测往往会导致较大的迁移差距。

iTPNs：一种新型预训练框架

针对线性探测的局限性，研究人员提出了一个新的预训练框架——iTPNs（可逆金字塔变压器网络）。iTPNs的核心思想是利用特征金字塔来统一重建和识别任务。

iTPNs框架的优势

减少迁移差距： 通过利用特征金字塔来统一重建和识别任务，iTPNs框架可以最大限度地减少预训练和微调任务之间的迁移差距，从而在各种任务上取得优异的性能。
简单易用： iTPNs框架简单易用。它只需要在预训练模型的输出层上添加一个简单的线性层，然后使用新的任务数据对模型进行微调。
通用性强： iTPNs框架具有很强的通用性，可用于各种任务，包括视觉识别、自然语言处理、图像处理和视频处理等。

iTPNs框架的应用

iTPNs框架已在各种任务上取得了优异的性能。例如，在视觉识别任务上，iTPNs框架在ImageNet数据集上取得了91.3%的准确率，在COCO数据集上取得了45.2%的准确率。在自然语言处理任务上，iTPNs框架在GLUE基准上取得了90.2%的准确率。在图像处理任务上，iTPNs框架在ImageNet数据集上取得了61.4%的准确率。在视频处理任务上，iTPNs框架在Kinetics数据集上取得了88.7%的准确率。

代码示例

import torch
from torch import nn
from transformers import BertModel

# 预训练模型
bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 添加线性层
linear_layer = nn.Linear(bert_model.config.hidden_size, num_classes)

# 定义iTPNs模型
class iTPNModel(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model, linear_layer):
        super().__init__()
        self.bert_model = bert_model
        self.linear_layer = linear_layer

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        bert_output = self.bert_model(input_ids, attention_mask)
        logits = self.linear_layer(bert_output.last_hidden_state)
        return logits

# 创建iTPNs模型
itpn_model = iTPNModel(bert_model, linear_layer)

# 微调iTPNs模型
optimizer = torch.optim.Adam(itpn_model.parameters(), lr=1e-5)
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练代码
    pass

# 评估iTPNs模型
# 评估代码
pass