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目录
[1] 2015 (ICCV) Unsupervised Learning of Visual Representations Using Videos
[2] 2015 (ICCV) Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction
[3] 2016 (ECCV) Unsupervised learning of visual representations by solving jigsaw puzzles
[4] 2016 (CVPR) Deepak Pathak et al. Context Encoders: Feature Learning by Inpainting
[5] 2016 (ECCV) A Colorful image colorization
[6] 2017 (CVPR) Split-Brain Autoencoders: Unsupervised Learning by Cross-Channel Prediction
[7] 2018 (ICLR) Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations
[8] 2017 (ICCV) Unsupervised Representation Learning by Sorting Sequences
[9] 2018 (Google) (ICRA) Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Video
[10] 2018 (DeepMind) (Arxiv) (CPC) Representation Learning with Contrastive Predictive Coding
[13] 2020 (Hinton) (Arxiv) Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners
[14] 2020 (Google) (Arxiv) Supervised Contrastive Learning
[15] 2020 (CVPR) [MoCo] Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
1. 什么是自监督学习？
实际的场景里通常有海量的无监督数据，而有监督数据却很少。那么能否利用这些海量的无监督数据，用来改进监督学习任务的效果呢？
▲自监督学习（Self-supervised Learning）作为Unsupervised Learning的一个重要分支，给出了很好地解决方案。它的目标是更好地利用无监督数据，提升后续监督学习任务的效果。
其基本思想是：Predicting everything from everything else。
具体方法是 1.首先定义一个Pretext task (辅助任务)，即从无监督的数据中，通过巧妙地设计自动构造出有监督（伪标签）数据，学习一个预训练模型。构造有监督（伪标签）数据的方法可以是：假装输入中的一部分不存在，然后基于其余的部分用模型预测缺失的这部分。如果学习的预训练模型能准确预测缺失部分的数据，说明它的表示学习能力很强，能够学习到输入中的高级语义信息、泛化能力比较强。而深度学习的精髓正在于强大的表示学习能力。
2.然后可以将预训练模型，通过简单的Finetune，应用到下游的多个应用场景，能比只使用监督数据训练的模型有更好的效果。
▲通常来说有标签数据越少的场景，自监督学习能带来的提升越大。事实上，在一些论文的实验结果里，在大量无标签数据上自监督学习的模型，不需要finetune，能取得比使用标签数据学得的监督模型更好的效果……
对于有大量标签数据的场景，自监督学习也能进一步提升模型的泛化能力和效果。
▲下图展示了在CV领域自监督学习的标准流程：
在自监督学习中，最重要的问题是：如何定义Pretext task、如何从Pretext task学习预训练模型。
Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks: A Survey
2. 为什么自监督学习是AI的未来？
Yann Lecun在AAAI 2020的演讲中，指出目前深度学习遇到的挑战：
▲监督学习：深度模型有海量参数，需要大量的label数据，标注成本高、扩展性差，难以应用到无标记或标记数据少的场景。
▲强化学习：agent需要和环境大量的交互尝试，很多实际场景（例如互联网搜索推荐、无人驾驶）中交互成本大、代价高，很难应用。
而人类和动物学习快速的原因：最重要的是观察世界，而不是靠大量的监督、强化学习。
智能的精髓在于预测：我们通过观察世界、理解世界、尝试预测未来，并根据实际结果的反馈信息，来不断调整自己的世界模型，变得越来越有智能。简单来说，无论人还是机器，预测的准确度越高，说明智能越强。
自监督学习的思想就是通过构造任务来提升预训练模型预测能力，即Predicting everything from everything else。具体方法是假装输入中的一部分不存在，然后基于其余的部分用模型预测这个部分，从而学习得到一个能很好地建模输入语义信息的表示学习模型。
例如，在NLP中，自监督学习Word2Vec、BERT、GPT、GPT2、GPT3等模型，可以很好地应用到语言模型、机器翻译、对话系统等多个任务中。
在CV中，自监督学习SimCLR等模型，可以应用到图像分类、补全等任务。
Yann LeCun
关于机器学习的作用，LeCun做了一个形象的比喻，如下图所示：强化学习像蛋糕上的樱桃，监督学习像蛋糕上的糖霜，而自监督学习是蛋糕本身。
Yann LeCun
通过这个比喻，可以很好的理解自监督学习在人工智能中的重要基石作用。
数据时代，很有前景的人工智能的实现方式是：
- 在底层，首先基于海量的无标签数据，利用自监督学习，学习得到一个强大的通用表示模型。
- 在上层，基于监督学习实现具体任务的目标、基于强化学习实现智能控制。
自监督学习的作用在于，可以增强监督学习和强化学习模型的性能、泛化能力、鲁棒性等。
事实上，在CV、NLP等人工智能领域，自监督学习已经开始发挥着至关重要的作用。
3.1 Computer Vision:
CV领域中，自监督学习的Pretext task 可以是预测图片相对位置信息、旋转角度、视频中帧的顺序等。
[1] 2015 (ICCV) Unsupervised Learning of Visual Representations Using Videos
ICCV 2015这篇论文的思想是：视频场景，对物体跟踪，对于一个包含物体o的帧X，包含物体o的另外一个帧 
应该比一个随机的帧 和X的相似度更高。
这篇论文里使用CNN作为Encoder, 对于图片X，f代表CNN，f(X)为X新的表示向量，定义两个图片的距离为如下：
然后就可以基于hinge loss来学习CNN的参数了：
学习完CNN参数，就可以将它作为表示学习器（特征抽取器），应用到后续的其他CV任务了。这篇论文里，作者对比了基于100k无标签的视频无监督预训练CNN，和基于ImageNet千万级的监督数据预训练CNN，在后续的CV任务中取得了很接近的效果。
[2] 2015 (ICCV) Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction
ICCV 2015这篇论文里，构造训练数据的方法是：随机从图片采样一个patch，然后从它的邻居里随机采样一个patch，监督标签对应是邻居的位置信息。作者认为，准确地预测两个patch的位置关系，需要模型学会物体整体和部分的关系。
[3] 2016 (ECCV) Unsupervised learning of visual representations by solving jigsaw puzzles
EECV 2016这篇论文里，自监督的方法是：学习解决Jigsaw Puzzles（拼图）问题。随机打乱图片位置，学习恢复拼图，即生成原有图片的顺序。
[4] 2016 (CVPR) Deepak Pathak et al. Context Encoders: Feature Learning by Inpainting
CVPR 2016这篇论文里，自监督的方法是：学习恢复图片缺失部分。
[5] 2016 (ECCV) A Colorful image colorization
ECCV 2016这篇论文里，自监督的方法是：由黑白图片生成彩色图片。
[6] 2017 (CVPR) Split-Brain Autoencoders: Unsupervised Learning by Cross-Channel Prediction
CVPR 2017这篇论文里，学习使用输入的一个channel取预测另一个channel。
[7] 2018 (ICLR) Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations
2018 ICLR这篇论文里，采取的自监督的方法是：预测图片的旋转角度。
[8] 2017 (ICCV) Unsupervised Representation Learning by Sorting Sequences
ICCV 2017 这篇论文里，采取的自监督的方法是：随机打乱视频帧，然后学习对它们排序。
[9] 2018 (Google) (ICRA) Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Video
ICRA 2018这篇论文里，采取的自监督的方法是：从视频里取一帧，然后选临近的帧作为正例，随机的离得远的帧作为负例，来学习DNN网络，然后结合强化学习，应用到机器人控制。
[10] 2018 (DeepMind) (Arxiv) (CPC) Representation Learning with Contrastive Predictive Coding
2018年DeepMind提出CPC，基本的思想是context信息能用来预测target的原因是，context的high-level表示是自回归依赖的。所以可以对输入x通过编码器encode到high-level表示，然后在high-level表示层学习出 
，用来进行预测。
优化的目标是x和c的Mutual Information最大：
直接通过生成模型用 
预测未来的 比较困难， 所以作者定义了概率密度来保持 和 的互信息：
作者采用的公式是：
作者使用InfoNCE loss来优化，使Mutual Information最大：
其中X为N个随机sample，包含1个正例和N-1个负例。
[11] 2019 (ICLR) [DIM] Learning deep representations by mutual information estimation and maximization
[12] 2020 (Hinton) (ICML) [SimCLR] A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
Hinton等人，在这篇论文里提出SimCLR:
对一个输入x，首先通过两次独立的数据增强生成两个样本，然后分别通过编码器，再分别通过投影:
最后在投影空间定义对比loss，其中负样本从batch中的其他图片：
[13] 2020 (Hinton) (Arxiv) Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners
Hinton等人在这篇论文里，首先在大量无监督数据上自监督学习task-agnostic的encoder，然后基于少量的label数据finetune，再通过蒸馏技术，利用无监督的标签或有标签数据，学习得到更强的task-specific的encoder，对面向具体任务的迁移学习很有指导意义。
Distillation：
无标签数据：
无标签数据+标签数据：
[14] 2020 (Google) (Arxiv) Supervised Contrastive Learning
一般自监督学习，对每个anchor，一般是一个positive, 多个negative。这篇论文里，提出在学习时，使用多个positive和多个negative一起学习。
[15] 2020 (CVPR) [MoCo] Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
[16] 2020 (DeepMind) (Arxiv) [BYOL] Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learning
一般自监督学习，需要负样本。这篇论文里，DeepMing的作者提出了BYOL，不需要负样本，也能自监督学习。
3.6 Survey:
自监督学习的综述论文:
[47] 2020 (Arxiv) Self-supervised Learning: Generative or Contrastive.
[48] 2020 (T-PAMI) Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks: A Survey
3.7 More Materials：
Github:
Facebook: https://github.com/facebookresearch/fair_self_supervision_benchmark
blogs:
https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/11/10/self-supervised-learning.html
Talks:
Self-Supervised Learning. Yan Lecun. AAAI 2020. [pdf]
Graph Embeddings, Content Understanding, & Self-Supervised Learning. Yann LeCun. (NYU & FAIR) [pdf]
Self-supervised learning: could machines learn like humans? Yann LeCun @EPFL.
后记：
Self-supervised Learning在CV、NLP、Graph、RL、RecSys等领域已经取得了很awesome的效果。如何更好的挖掘无标签数据中的知识？如何和有监督数据更好地结合学习？仍然都是开放的问题，通过已有的研究工作，我们有充足的理由相信:
Self-supervised Learning is the future of AI！
本文介绍的论文集合：
https://github.com/guyulongcs/Awesome-Self-supervised-Learning-papers
raw article：自监督学习: 人工智能的未来 – 知乎
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/193865.html原文链接：https://javaforall.net
