CVPR2021论文详解Rainbow Memory: Continual Learning with a Memory of Diverse Samples

爱被打了一巴掌 2023-01-16 12:27 119阅读 0赞

论文地址：

[https://arxiv.org/abs/2103.17230][https_arxiv.org_abs_2103.17230]

代码地址：

[https://github.com/clovaai/rainbow-memory][https_github.com_clovaai_rainbow-memory]

**目录**

1.贡献点

2.方法

2.1问题定义

2.2 uncertainty衡量标准

2.3算法流程

2.4 数据增强

3.实验

4.结论

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本文基于样本回放的方法，本文某种意义上借鉴了主动学习中找难样本的方法，将找到的难样本作为Memory中用于回放的样本。

本文的意义在于如何寻找难样本。

# 1.贡献点 #

因为本文涉及memory，因此可以看作基于样本回放的增量学习方法。本文解决的问题是，如何选取更好的样本来放置在Memory之中。

基于增量学习的任务，旧任务和新任务之间界限分明。但是实际上很多时候旧任务和新任务的边界并不清晰，因此本文基于‘blurry’的task boundary来优化问题。（这里的blurry在后面又详细的定义，意思是不同的增量task之间是否有共有类，其实相当于广义的类别增量问题。）

为了让memory中的样本保持多样性，本文提出了Rainbow Memory(RM),

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNjQ3NDgwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

随时根据新样本更新Episodic Memory，然后根据Mmory进行DA(Data augmentation)来进行多样化。

# 2.方法 #

## 2.1问题定义 ##

![20210425225309503.png][]

*  C表示所有的类别，
 *  Tt表示task t之中的类别，相当于C的子集
 *  D上标C下标c表示所有类别C中子类c的样本
 *  D上标T下标t表示task t中类别c的样本

![20210425225019620.png][]

*  对于disjoint 类别增量问题，不同task之间没有共有类，这是狭义的类别增量。
 *  对于Blurry的类别增量问题，不同的task之间有共有类，这是广义的类别增量。

## 2.2 uncertainty衡量标准 ##

在feature space中越接近decision boundary的样本越好，即diverse的样本。如果想要知道样本是否diverse, 需要计算与其他样本之间的相对位置，因此复杂度是O(N\*N), 计算开销巨大。因此，本文考虑的是相对位置，通过uncertainty来确定，即模型对于样本的确定性越强，则样本的divese越弱。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNjQ3NDgwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

即样本经过变换之后，比如遮挡、平移、旋转等等，如果在模型中的输出的结果方差越大，样本越难，则说明此样本越diverse. (这里作者的解释并不清晰，逻辑关系有点模糊，因为模型经过变换之后在网络中的输出结果不确定，并不能说明这个样本就靠近decision boundary)

假定样本为x，经过perturbed(这里意思是变换和扰动)的样本为x^hat, 则x^hat在模型预测出的不确定性越高，说明这样本越diverse.(这里借鉴了主动学习的思想，相当于保留难样本)

derivation可以被表示为下面这样：

![20210425225251929.png][]

1.  x表示原始样本
2.  x^hat表示经过perturbed的样本
3.  A表示样本标签
4.  D^hat表示所有x^hat的分布

perturbed样本被定义为如下格式：

![20210425225351213.png][]

fr()表示随机函数，用于对原始样本x进行随机变换

最终的样本的uncerterainty定义为如下：

![20210425225546902.png][]

u(x)表示样本x的uncertainty, Sc表示第c类的被预测为top1的次数。

总体而言，标签为c的样本，经过perturbed后，被网络预测为c类的次数越多，则不确定性越弱。

## 2.3算法流程 ##

核心算法就是Memory如何更新，算法流程如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNjQ3NDgwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

Memory size被限定在M，Nt表示总类别

因此每个任务到达之后，分配给每个类别的Memory大小为 kc=floor(K/Nt)

相当于每次任务到来之后，模型将新的增量任务数据与Memory中数据，按照上面的diverse的计算方法进行排序，最终只取最具diversity的样本。

## 2.4 数据增强 ##

作者借鉴了CutMix的方法（相当于MixUp的一个改进），对Memory之中的样本进行增强：

![20210425225626109.png][]

m表示randomly selected pixel region

根据后面的实验，这个数据增强时而有效时而无效，比较鸡肋，是作者凑贡献点用的。

# 3.实验 #

A5: Last Accuracy

F5: Last Forgetting

I5: Instransigence

实验结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNjQ3NDgwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

RM w/o DA表示没有数据增强，A5，F5，I5表示几个数据集的划分方法。

可以看出本文方法RM（Rainbow Memory）可以达到SOTA的效果。

# 4.结论 #

本文其中一个贡献点，就是如何选取用于回放的样本，但是选取的时候有一个逻辑缺陷：

难样本=靠近决策边界的样本≠样本经过变换后在模型中结果方差大，三者并不能完全划等号，论文绕过后一个等号直接进行了运用，逻辑有缺陷。但是论文通过实验验证了这个假设具有一定的有效性，说明了这种样本选取方法有一定的可取性。

另一个贡献点，数据增强，参考了MixCut的方法对回放样本进行数据增强，其实相当于A+B，但是实验效果差强人意。

不过论文的回放样本选取方式确实取得了不错的效果，与已有方法相比达到SOTA，方法值得参考。

[https_arxiv.org_abs_2103.17230]: https://arxiv.org/abs/2103.17230
[https_github.com_clovaai_rainbow-memory]: https://github.com/clovaai/rainbow-memory
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