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Self training with noisy student
- 1. Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification 2019/11/22 神戸瑞樹 Qizhe Xie1, Eduard Hovy2, Minh-Thang Luong1, Quoc V. Le1 1Google Research, Brain Team, 2Carnegie Mellon University {qizhex, thangluong, qvl}@google.com, hovy@cmu.edu https://arxiv.org/abs/1911.04252
- 2. 概要 • ImageNetで学習させたモデルで大量のラベル無 し画像にラベルを付与 • 上記の疑似ラベルを元にノイズを加えて再度学習 • これらを繰り返す • ImageNetのSOTAを1.0%更新 • ロバスト性の向上 2
- 3. Introduction • SOTAのvision modelは大量のラベル付き画像を 必要としている • 35億のインスタの弱ラベル付き画像 • ラベルなし画像が使われていない • ラベル無し画像を用いて学習を行う 3
- 4. Self-training • ラベルあり学習でモデルを学習し、そのモデル を用いてラベル無しデータにラベルを付与し、 それを学習する • ラベルを付与するモデルを教師モデル • 疑似ラベルを学習するモデルを生徒モデル 4
- 5. Self-training with noisy student 1. 教師モデルをラベル付きの画像で学習 2. 教師モデルを使ってラベルなし画像の疑似ラベ ルを生成 3. 生徒モデルをラベル付き画像と擬似ラベル付き 画像を用いて学習 4. 3で学習した生徒モデルを教師モデルとして2,3を 数回繰り返す • 疑似ラベルの生成時にはノイズを加えず、生徒モ デルの学習時にはノイズを加えると良い • dropout, augmentation, stochastic depth 5
- 6. ノイズの効果 • data augmentation • いじった画像でも同じ出力をしなければいけないので、 モデルの自由度が減る • dropout, stochastic depth • 教師モデルはアンサンブルのように動き、生徒モデルは 単一モデルのように動く • 生徒モデルはより強力なアンサンブルモデルを模倣する ことを余儀なくされる 6
- 7. Data balancing • imagenetでは各クラスのデータ数が一緒なの で、疑似ラベルでもバランスを取る必要がある • 十分な画像がないクラスでは画像を複製する • 画像が多すぎるクラスでは、信頼度が高い順に 取ってくる 7
- 8. 疑似ラベル • 従来の半教師ありと違ってドメイン外の画像も使用 • confidenceが低いやつはドメイン外の可能性が高い 8 • Soft(連続分布)でもhard(ワンホッ ト)でも良い • 教師モデルの精度が低いとsoftの方が 良い • 今回は特に指定がない限りsoftを 使用
- 9. アーキテクチャ • 教師モデルと生徒モデルのアーキテクチャは同 じでも違っても良い • 生徒モデルは十分にでかい必要がある • ラベルと疑似ラベルを十分に表現できるように • アーキテクチャはEfficientNetを使用 • resnetよりでかい • 生徒がよりよいモデルになるように生徒モデルを教 師モデルよりでかくする • 教師-生徒のフレームワークではモデル圧縮が主目 的となっており、関連研究との大きな違い 9
- 11. MBConv • Mobile inverted bottleneckにSEモジュールを追加 11 Original residual block（広い→狭い→広い） 3*3convの計算量が多いのでチャネル減らす MBConv SEモジュール追加 Inverted residual block（狭い→広い→狭い） 3*3 depthwise conv を1*1convで挟む 小さな1*1convを2つ使い1つの大きな1*1conv の近似 参考：https://qiita.com/yu4u/items/dc26d220e85279e76157
- 12. EfficientNet 幅 深さ 解像度 EfficientNet-B0 1.0 1.0 224 EfficientNet-B1 1.0 1.1 240 EfficientNet-B2 1.1 1.2 260 EfficientNet-B3 1.2 1.4 300 EfficientNet-B4 1.4 1.8 380 EfficientNet-B5 1.6 2.2 456 EfficientNet-B6 1.8 2.6 528 EfficientNet-B7 2.0 3.1 600 EfficientNet-L0 2.8 3.7 380 EfficientNet-L1 3.9 3.7 380 EfficientNet-L2 4.3 5.3 475 12 計算上比率を丸めていると思われる 参考：https://hampen2929.hatenablog.com/entry/2019/07/06/024347 この論文で追加
- 13. アーキテクチャ • EfficientNet-B7をスケールアップしてL0,L1,L2 を作成 • EfficientNet-L0 • EfficientNet-B7を広く深くしたが、解像度は下げた • 似た訓練時間だけど、パラメータ数が多く表現力が 高い • EfficinetNet-L1 • EfficinetNet-L0を広く • EfficientNet-L2 • EfficientNet-L0のすべての次元を上げた • EfficientNet-B7の5倍の訓練時間 13
- 14. Unlabeld data set • JFT datasetを使用 • 3億枚 • ラベルが付いているが、無視してラベル無しとして扱う • imagenetのvalidation setに入っているやつは抜かす • imagenetで学習したEfficientNet-B0でラベルの予測 • 0.3以上の出力を得られた画像のみ残す • 出力の高い順に130Kの画像 • 130Kないクラスはランダムな画像を複製 • 全部で1.3億枚の画像を使用 • ユニークな画像は8100万枚 14
- 15. Training details • バッチサイズ • 2048をデフォルト、メモリにのらなかったら下げる • 512,1024,2048のいずれでも同じ精度 • 学習率、エポック数 • 初期学習率はバッチサイズ2048で0.128 • モデルがEfficientNet-B4より大きければ（L0,L1,L2を含む） 350epochで2.4エポックごとに学習率*0.97 • 小さければ700エポックで4.8エポックごとに学習率*0.97 • ラベルなしのバッチサイズ • 大きければラベルありの3倍 • 小さければラベルありと同じ • ロスはラベルありとなしの平均クロスエントロピー • trainとtestの解像度の不一致の解消 • 小さい解像度で学習したあと大きい解像度でファインチュー ニング • EfficientNet-L2では3.5日で学習 • cloud TPU v3 Pod, 2048cores 15
- 16. ノイズ • stochastic depth • 最終層の生存確率は0.8にして他は線形減衰規則に従う • dropout • 0.5で最後の分類レイヤーに適用 • RandAugment • augmentation policyの自動探索 • auto augmentの発展型 • 以前の探索手法では探索空間が膨大だったのでそれを 減らした • 各augmentの適用確率は1/kで一定にするなど • subsetを作らずにいけるらしい 16 PLはハイパーパラメータ Lは層数
- 17. Iterative training • 生徒モデルを新しい教師として使う • 生徒モデルをどんどん大きくしていった 17 教師 生徒 1 EfficientNet-B7 EfficientNet-B7 2 EfficientNet-B7 EfficientNet-L0 3 EfficientNet-L0 EfficientNet-L1 4 EfficientNet-L1 EfficientNet-L2
- 18. Imagenet Result • 87.4％の精度 • 以前報告されたEfficientNetの精度は85.0% • モデルのスケールアップ（+0.5%） • noisy student(+1.9%) • 以前のSOTAは86.4% • 35億枚のインスタのタグ付けされた画像使用 • 3億のラベルなし画像の方が集めやすい • パラメータ数が約半分 18
- 20. Model size study • EfficientNet B0-B7でも実験 • 計算コストがかかるので繰り返しはしない • 教師と生徒を同じアーキテクチャに • 各モデルにRandAugmentを適用したものをbaseline • 全てのモデルで0.8％ほど上昇 • 繰り返さなくても上がる 20
- 24. ImageNet-P(perturbation) • 一般的な摂動を何度も加える • FP:摂動を加えた時に予測が変化する確率 • FR:FPのアレックスネットに対する比率 24 提案論文 https://arxiv.org/abs/1903.12261
- 25. Qualitative Analysis • Noisy studentの導入によって良くなった例 • 赤字が間違えてる方 25
- 26. Adversarial Robustness • FGSM attack • 何もしてなくてもε=16で10％向上 26 • PGD attack • 解像度が違うから単純に比較で きない • ε=16でEfficientNet-L2は提案論 文より1.1%劣る性能 • Noisy studentで1.6％改善 PGD attack参考 https://towardsdatascience.com/know- your-enemy-7f7c5038bdf3
- 27. Ablation study • ノイズの有無での差を確認 • ノイズを入れることで精度上昇 • ノイズ無しでベースラインよりあがっているの はSGDのせいだと仮定している • 試行によるぶれ 27
- 28. Unlabeld data size • ラベルなしデータのサイズを減らしていく • EfficientNet-B4を使用 • 1/16で810万枚でも同じくらいの精度 • ラベルなしデータから恩恵を受けられるかどう かはモデルの表現力に依存 28
- 29. Teacher Model’s Capacity • より大きな教師モデルを使うことによる影響 • モデルサイズに制約がある場合 • EfficientNet-L2を教師モデル • 生徒モデルはEfficientNet B0-B7 • 大きい教師モデルで精度上昇 29
- 30. まとめ • Self-trainingはラベルなし画像を扱う上でシンプ ルかつ強力なアルゴリズム • 精度とロバスト性を上昇 • これまでの研究では精度を上げるために何十億の画像 を使った弱教師あり学習が必要 • 意図的にデータを増やすことなくロバスト性が上昇 30