[Journal club] AdaMatch: A Unified Approach to Semi-Supervised Learning and Domain Adaptation

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1. AdaMatch: A Unified Approach to Semi-Supervised Learning and Domain Adaptation David Berthelot†∗, Rebecca Roelofs†∗, Kihyuk Sohn†, Nicholas Carlini†, Alex Kurakin† † Google Research, (∗ Equal contribution) 慶應義塾大学 杉浦孔明研究室 小槻誠太郎 ICLR22 Poster D. Berthelot, R. Roelofs, K. Sohn, N. Carlini, and A. Kurakin, “AdaMatch: A Unified Approach to Semi-Supervised Learning and Domain Adaptation,” in ICLR, 2022.
2. 2 Semi-supervised learning, unsupervised/semi-supervised domain adaptation →同様にラベル付きデータとラベル無しデータを扱うが, 分野として分かれている 背景 提案 結果 AdaMatch (SSL, UDA, SSDAに対する統一的な学習アルゴリズム) UDA, SSDA, SSLをデータセットやタスクに 拘わらず同じハイパーパラメータ設定で解く 事前学習を行うUDAのSOTA手法に対して スクラッチで学習し, +6.4ポイント さらにそのtarget domainに対し, 各クラスにつきラベル付きサンプル 1つ追加 → +6.1ポイント 5つ追加 → +13.6ポイント Summary – AdaMatch for SSL, UDA, SSDA 2
3. 背景 – SSLとUDA, SSDAは別分野として研究されている 下記はどれも一部のラベル付きデータとラベル無しデータを扱う Semi-supervised learning (SSL) Unsupervised domain adaptation (UDA) Semi-supervised domain adaptation (SSDA) 3
4. 背景 – SSLとUDA, SSDAは別分野として研究されている 下記はどれも一部のラベル付きデータとラベル無しデータを扱う Semi-supervised learning (SSL) Unsupervised domain adaptation (UDA) Semi-supervised domain adaptation (SSDA) 4 (少量の)ラベル付きデータ + (大量の)ラベル無しデータ
5. 背景 – SSLとUDA, SSDAは別分野として研究されている 下記はどれも一部のラベル付きデータとラベル無しデータを扱う Semi-supervised learning (SSL) Unsupervised domain adaptation (UDA) Semi-supervised domain adaptation (SSDA) 5 ラベル付き転移元ドメインデータ + ラベル無し転移先ドメインデータ
6. 背景 – SSLとUDA, SSDAは別分野として研究されている 下記はどれも一部のラベル付きデータとラベル無しデータを扱う Semi-supervised learning (SSL) Unsupervised domain adaptation (UDA) Semi-supervised domain adaptation (SSDA) 6 ラベル付き転移元ドメインデータ ラベル付き転移先ドメインデータ + ラベル無し転移先ドメインデータ
7. 背景 – SSLとUDA, SSDAは別分野として研究されている 下記はどれも一部のラベル付きデータとラベル無しデータを扱う Semi-supervised learning (SSL) Unsupervised domain adaptation (UDA) Semi-supervised domain adaptation (SSDA) 一方, SSLと(UDA, SSDA)の両方で検証された学習アルゴリズムは少ない 7
8. 関連・先行研究 – SSL, UDA, SSDA 8 手法 概要 Maximum Classifier Discrepancy (MCD) [Saito+, CVPR18] ドメイン間の不一致を複数のタスク分類器を 利用して軽減 (UDA) FixMatch [Sohn+, NeurIPS20] ラベル無しデータ𝑥に対するPseudo-labelを, 𝑥に弱いdata augmentationをかけたデータに対する モデルの予測を元に生成. 𝑥に強いdata augmentation をかけたデータのラベルとして利用 (SSL) Minimax entropy (MME) [Saito+, ICCV19] 各クラスのdomain-invariantなrepresentation point を推定 (SSDA)
9. 提案 – AdaMatch Weakly augmented target, source samples から Pseudo-labelを生成, Target samplesの学習に利用 Random Logit Interpolation: 暗にtargetとsourceを同じ空間に埋め込むた めの制約をつくる 9
10. 提案 – AdaMatch Weakly augmented target, source samples から Pseudo-labelを生成, Target samplesの学習に利用 Random Logit Interpolation: 暗にtargetとsourceを同じ空間に埋め込むた めの制約をつくる 10 1. 2. 3.
11. サンプル, 埋め込みの記法 Sourceバッチ: 𝑋SL ⊂ ℝ𝑛SL×𝑑, Sourceラベル: 𝑌SL ⊂ {0, 1}𝑛SL×𝑘 Targetバッチ: 𝑋TU ⊂ ℝ𝑛TU×𝑑, Model: 𝑓: ℝ𝑑 → ℝ𝑘 弱いaugmentationと強いaugmentationの組: 𝑋 D aug = 𝑋𝐷,𝑤 , 𝑋𝐷,𝑠 埋め込み (logits): 𝑍SL ′ , 𝑍TU = 𝑓 𝑋 SL aug, 𝑋 TU aug ; 𝜃 𝑍SL ′′ = 𝑓 𝑋 SL aug; 𝜃 11
12. Random Logit Interpolation – 暗黙的にtargetとsourceを同じ空間に埋め込む 𝑍SL ′ , 𝑍TU = 𝑓 𝑋 SL aug, 𝑋 TU aug ; 𝜃 𝑍SL ′′ = 𝑓 𝑋 SL aug; 𝜃 Sourceデータの埋め込み𝑍SL ′′ , 𝑍SL ′ は同じベクトルにならない (𝑍SL ′′ ≠ 𝑍SL ′ ) Model内部のBatch Normalizationが𝑋 TU augの有無の影響を受けるため 12
13. Random Logit Interpolation – 暗黙的にtargetとsourceを同じ空間に埋め込む BNが受ける𝑋 TU augの有無の影響が無視されるように学習したい 𝑍SL ′′ , 𝑍SL ′ のランダムな補間をSourceデータのlogitとして使う 𝑍SL = 𝜆 ⋅ 𝑍SL ′ + 1 − 𝜆 ⋅ 𝑍SL ′′ 𝜆 ~ 𝒰𝑛SL⋅𝑘 0, 1 (𝑍SL ′′ と𝑍SL ′ の間の任意の補間における損失を最小化したい →毎回ランダムな補間を使って近似) 13 𝑍SL ′′ と𝑍SL ′ の間の任意の点に おける損失を最小化 ↓ 𝑍SL ′′ と𝑍SL ′ が一致 or 両者の補間が全てminima
14. Distribution Alignment – Target samplesのPseudo-labelsを生成 Pseudo-labels: ෨ 𝑌TU,𝑤 ෠ 𝑌SL,𝑤 = softmax 𝑍SL,𝑤 ∈ ℝ𝑛SL⋅𝑘 ෠ 𝑌TU,𝑤 = softmax 𝑍TU,𝑤 ∈ ℝ𝑛TU⋅𝑘 ෨ 𝑌TU,𝑤 = normalize ෠ 𝑌TU,𝑤 𝔼[෠ 𝑌SL,𝑤 ] 𝔼[෠ 𝑌TU,𝑤 ] 𝔼 ෨ 𝑌TU,𝑤 = 𝔼 ෠ 𝑌SL,𝑤 になるので, ෨ 𝑌TU,𝑤 はsource labelの分布に従う 14
15. Relative Confidence Threshold – Pseudo-labelsに対して, 不確実なものを排除 次のconfidence threshold 𝑐𝜏 を定義 𝑐𝜏 = 𝜏 𝑛SL max 𝑗∈[1..𝑘] ෠ 𝑌 SL,𝑤 (𝑖,𝑗) Pseudo-labelの値が𝑐𝜏 未満であれば0になるmask ⊂ 0,1 𝑛TUを定義 mask(𝑖) = max 𝑗∈[1..𝑘] ෨ 𝑌 SL,𝑤 (𝑖,𝑗) ≥ 𝑐𝜏 15 バッチ内の各サンプルに対する Pseudo-labelの最大値の平均 を取っている →予測が明確なほど大きく
16. Loss function – ラベル及びPseudo-labelで学習 ℒsource 𝜃 = 1 𝑛SL ෍ 𝑖=1 𝑛SL 𝐻 𝑌 SL (𝑖), 𝑍 SL,𝑤 (𝑖) + 1 𝑛SL ෍ 𝑖=1 𝑛SL 𝐻 𝑌 SL (𝑖), 𝑍 SL,𝑠 (𝑖) ℒtarget 𝜃 = 1 𝑛TU ෍ 𝑖=1 𝑛TU 𝐻 stop_gradient ෨ 𝑌 TU,𝑤 (𝑖) , 𝑍 TU,𝑠 (𝑖) ⋅ mask 𝑖 ℒ 𝜃 = ℒsource 𝜃 + 𝜇(𝑡)ℒtarget 𝜃 16 Hは cross-entropy loss
17. AdaMatch – summary Distribution Alignment, Relative Confidence Threshold: Target samplesのPseudo-labelを生成して学習 Random Logit Interpolation: 暗にtargetとsourceを同じ空間に埋め込むための制約をつくる 17
18. 定量的結果 – UDAで既存手法を上回る精度 Oracle: Targetのラベルが分かっている条件 BaselineBN: Targetもバッチに含むが, 損失はSourceに対してのみ計算 18
19. 定量的結果 – UDAで事前学習済みモデルを使用した既存手法を上回る精度 データセット： DomainNet224 pre-train: ImageNetで学習済みのResNet101で初期化 AdaMatchでスクラッチ学習 > 学習済みのResNet101をMCDで学習 19 Fine-tuningに使用した 画像枚数
20. 20 Semi-supervised learning, unsupervised/semi-supervised domain adaptation →同様にラベル付きデータとラベル無しデータを扱うが, 分野として分かれている 背景 提案 結果 AdaMatch (SSL, UDA, SSDAに対する統一的な学習アルゴリズム) UDA, SSDA, SSLをデータセットやタスクに 拘わらず同じハイパーパラメータ設定で解く 事前学習を行うUDAのSOTA手法に対して スクラッチで学習し, +6.4ポイント さらにそのtarget domainに対し, 各クラスにつきラベル付きサンプル 1つ追加 → +6.1ポイント 5つ追加 → +13.6ポイント Summary – AdaMatch for SSL, UDA, SSDA 20
21. 所感 Strength Motivationが面白い, 実際に成果もかなり強そう 網羅的な実験がAppendixにまとめられている Weakness 数式ちょっと雑だったりする..? 微誤植が多い気がする E.g., replace the term 𝔼[෠ 𝑌SL,𝑤 ] → replace the term 𝔼[෠ 𝑌TU,𝑤 ] ? Jax実装なのだが, 現在0.x.xにあるjax, jaxlibなどのversion管理がされていな いので再現に苦労する 21
22. Appendix.1 – Links Paper (ICLR22) Open review Code (Jax) 22
23. Appendix.2 – DomainNet https://paperswithcode.com/dataset/domainnet > DomainNet is a dataset of common objects in six different domain. All domains include 345 categories (classes) of objects such as Bracelet, plane, bird and cello. > The domains include clipart: collection of clipart images; real: photos and real world images; sketch: sketches of specific objects; … 23
24. Appendix.3 – DigitFive https://paperswithcode.com/dataset/digit-five > Digit-Five is a collection of five most popular digit datasets, MNIST (mt) (55000 samples), MNIST-M (mm) (55000 samples), Synthetic Digits (syn) (25000 samples), SVHN (sv)(73257 samples), and USPS (up) (7438 samples). Each digit dataset includes a different style of 0-9 digit images. 24
25. Appendix.4 – SSLでベースラインを上回る精度, ラベル効率 25
26. Appendix.5 – SSDAでベースラインを上回る精度, ラベル効率 26
27. Appendix.6 – Ablation Study 性能に最も寄与しているのはDistribution Alignment 27