入门 | 半监督学习在图像分类上的基本工作方式

本文回顾了一些常见的半监督算法，随后介绍了作者在 NIPS 2017 展示的 Mean Teacher 项目。

• Mean Teacher 的论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01780
  

• Mean Teacher 的 GitHub 地址：https://github.com/CuriousAI/mean-teacher/
  

半监督学习即将迎来黄金时代。

深度学习模型已在多年来展示了超越人类能力的表现。但是，使用标准监督技术进行训练需要大量正确标记的数据。若有能力使用未标记的数据，将为许多新的应用打开大门，例如医疗成像、气候建模、自动驾驶中的感知等。

幸运的是，在今年，半监督图像分类方法已经改进，从而使用未标记的数据变得实际可行。另外，其中最好的方法出乎意料地简单。

今年，半监督图像分类的准确率有了飞跃性的提高。以下是 4000-label CIFAR-10 中的当前最佳结果的更新：

• （测试误差：31.9）In 2012 ：https://arxiv.org/abs/1206.6407
  

• （测试误差：20.4）In 2015 ：https://arxiv.org/abs/1507.02672
  

• （测试误差：15.6）In 2016 ：https://arxiv.org/abs/1606.03498
  

• （测试误差：12.4）In 2017：Π model ：https://arxiv.org/abs/1610.02242
  

• （测试误差：12.2）In 2017：Temporal ensembling ：https://arxiv.org/abs/1610.02242
  

• （测试误差：10.6）In 2017：Virtual Adversarial Training + EntMin ：https://arxiv.org/abs/1704.03976
  

• （测试误差：10）In 2017：CT-GAN ：https://openreview.net/forum?id=SJx9GQb0-
  

• （测试误差：6.3）In 2017：Mean Teacher + ResNet ：https://arxiv.org/abs/1703.01780
  

• （测试误差：2.9）In 2017：All labels, state of the art ：https://arxiv.org/abs/1705.07485

实际上，所有新方法都使用了相同的基础：他们使用模型本身创建代理标签，并将其作为除真实标签之外的目标。让我们看看它是如何工作的。

举个例子，我们的任务是识别猫、狗和马的图像。因此，输入如下图像：

输出则是一个预测，表示为本图像从属于每个类别的概率。例如，分类器可能会给出这样一个预测：这个图片有 50% 的概率是猫，30% 的概率是狗，20% 的概率是马。我们可以在一个三角形中将其可视化表示：

而我们希望分类器通过训练，能将上述图像高概率地标记为狗：

如果我们知道图像的标签，我们可以使用标准的监督学习技术来训练分类器。我们可以想象，这个真实的标签将预测拉向其方向，就像这样：

但是，如果我们的训练集只包含少数标签呢？我们不希望再标记更多的图像（或者，在添加标签后，我们可能还留下了很多无标签的图片，而我们想要使用这些图片）。如果不知道图像的真实标签，我们要如何训练分类器呢？预测的方向应该朝何方向靠近？

我们需要一个标签的代理，它可以将预测拉向一个有用的方向。代理不需要成为标签的完全准确近似。只要能将预测拉向正确的大方向，就能够帮助模型训练。那么，什么是一个好的代理？

也许，我们能想到的最简单的代理，就是将预测拉向最邻近的类别，无论是否正确。这正是 Entropy Minimization 所做的：

乍一看这似乎没什么用。毕竟，我们并未改变实际的预测类别，只是预测的自信度提高了（例如，从 70% 可能是狗，提升为 75% 可能是狗）。但是，如果我们考虑图像的全部特征，这一方案是有用的。我们鼓励分类器学习这样的特征——它们不仅能解释标记图片的类别，而且能解释未标记图片的类别。因此，对某些类别的强预测因素的特征将会变得更强，而给出混合预测的特征将会被逐渐弱化。

最近的新想法是让模型做出两个预测。让我们把他们称为学生和教师（其中之一或两者可能不同于原始预测）。然后，我们可以训练学生去预测教师。

只有学生能向教师学到有用的东西，才有意义。为了做到这一点，我们可以让学生的任务变难，或者让教师的任务变简单。

我们可以通过某种方式给输入加上扰动，从而使得任务更难完成：

我们可以根据扰动的输入进行预测，并训练它模拟无扰动的预测。这就是 Γ version of Ladder Networks」（https://arxiv.org/abs/1507.02672）所做的：

因此，网络学会给出与扰动无关的预测。从另一个角度看，它强化了对噪声鲁棒的特征，除去了其他特征。如果我们同时使用带标签的信息训练监督学习模型，我们会找到更好的特征，即它们既可以预测标签又对噪声鲁棒。两个任务之间的相互作用共同提高了两者的准确性。

通过仔细选择扰动类型，我们能更进一步。一方面，我们可以为网络添加各种有用的不变量来训练。例如，如果知道图像的颜色并非有用的指标，我们可以用随机颜色抖动来增强图像训练。最近有几篇论文（https://openreview.net/forum?id=rkpoTaxA-）就使用了这种技术进行区域自适应（domain adaptation）。例如，在只看过手写数字标签后，能成功对街景数字进行分类。

我们也可以调整扰动，使其对特定的分类器具有特别的挑战性。虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Training）使用反向传播和梯度上升来将噪声样本作为对抗样本（即，与原始十分接近的一个输入，但是分类器对此给出了一个非常不同的预测）。然后，我们可以让无扰动的预测成为基于对抗样本预测的学习目标。

除了让学生的任务更难，我们也可以使教师的任务变得简单。假定预测由其他预测的集合进行补充。每个预测都以自己的方式工作，因此不够准确。所以，如果我们将它们的结果结合起来，就可以提高准确性，减少每个预测的负担。

首先需要考虑的是不同噪声实例的集合。无扰动预测通常不是一个很好的预测，因为噪声可以将预测变得更好。一个更具鲁棒性的预测，是对图像的所有噪声版本的平均预测。显然，我们无法做到这一点。但是，我们可以对噪声采样，这几乎能达到同样好的效果。因此，与其让无扰动预测拉动扰动预测，不如让两个扰动预测相互牵拉。在 Pseudo-Ensemble Agreement (2014)、the Π model (2017)、以及 CT-GAN (2017)（其中混合了 guess-what）中，就运用了这种方法：

我们其实还可以改进。除了噪声集合，我们还能使用模型集合。单个训练中的具体模型会对许多图像做出不准确的预测。如果我们有很多模型，我们可以结合它们的预测，并得到一个更好的预测。但是事实上，我们并不想训练很多模型，那样会让训练变慢。那么，应该怎么办？

假设我们在每个训练步骤都保存了模型参数，然后，我们可以使用模型的不同版本进行预测，并结合这些预测结果。最新版本是最好的，但是在一些情况下，最新模型也会犯错，而早期的模型却能给出正确结果。因此，一个加权平均（其中最新版本权重较大）的模型应该能工作得较好。

当然，这种方法十分昂贵。那该怎么办呢？不必保存模型的不同版本，我们可以保存一个平均模型，这就是 Temporal Ensembling (2017) a 和 Mean Teacher (2017) 所做的工作，不过它们的工作方式不同。将这一点和以前的思想相结合，我们可以得到一个带噪声的教师预测的伪集合，以拉动带噪声的学生预测：

Temporal Ensembling 和 Mean Teacher 都使用指数移动平均进行训练。其区别在于，Temporal Ensembling 对预测值进行平均（分别对每个图像），而 Mean Teacher 对模型权重进行平均，又名 Polyak-averaging。Mean Teacher 在大多数情况下表现较好：无论数据集大小如何，它都可以工作；有时候，仅需较少的标签就能达到同样的精确度。

在我们的论文中，我们展示了 Mean Teacher（可能还有其他类似的方法）也适用于更加大型且更实际的数据集。以下是在 ImageNet 中使用 10% 的标签的顶尖技术进展：

• （top-5 验证误差：35.4）In 2016: Variational Auto-Encoder ：https://arxiv.org/abs/1609.08976
  

• （top-5 验证误差：9.1）In 2017: Mean Teacher + ResNet：https://arxiv.org/abs/1703.01780
  

• （top-5 验证误差：3.8）All labels, state of the art ：https://arxiv.org/abs/1709.01507
  

这些方法也非常容易实现和训练。例如，Mean Teacher 包含了以下步骤：

1. 采用现有的监督学习模型。

2. 将其复制一份。让我们将原始的称为「学生」，复制品称为「教师」。

3. 在每个训练步骤中，让「教师」和「学生」一起评估一个小批量。在两个预测之间添加一致性代价函数（例如交叉熵）。

4. 在每个训练步骤中，只用优化器训练「学生」权重。

5. 在每个训练步骤后，将「教师」权重更新为「学生」权重的指数移动平均值。

如果你想试试看，可以参考 Mean Teacher 的 GitHub。

原文链接：https://thecuriousaicompany.com/mean-teacher/

本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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