【何恺明新作速读】Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

作者 |  胖虎 

原文 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/434345170

本文经过作者同意转载。

最近这篇文章大火了，毕竟是FAIR的文章，而且一作还是Kaiming大佬。粗略地读了一下，概括性地写了本篇笔记。

Autoencoders在NLP应用的比CV多，这是为什么呢？

1、CV界基本是卷积称霸的现状（尽管transformer逐渐兴起）。要把例如mask tokens或者位置编码融入到卷积操作中很难。而ViT一定程度上解决了这个问题。

2、信息密度问题。语言是人类创造的，所以基本都是信息密集的。而图片可能存在很多信息冗余。这造成了什么问题呢？一句话如果我mask掉一两个单词，模型若想要补全这句话，需要非常high-level的理解，也就是真正理解这句话（想想高中英语的完形填空）。但是图片如果我mask掉十几个像素点，我根本不需要理解这张图片是什么，就算用个二插值我都能补全个七七八八。为了解决这个问题，本文mask掉大量的像素（例如75%）。这样，模型就不得不去理解high-level的信息，才能够补全出来一张图了。

3、autoencoder中的decoder，在NLP和CV中是不同的。CV中解码出来的是pixel，是low-level的语义信息。NLP中解码出来的是单词，语义信息丰富的多。同时，NLP中，例如BERT，他的decoder就是MLP，但是CV中，decoder决定了latent representation的语义级别。

于是本文提出了非对称masked autoencoders（MAE）。整体结构如下，先遮，然后把可见的patch输入encoder，然后把masked tokens合并进去，接着一顿操作猛如虎，解码后补全图片。

Approach

1、Mask：与ViT类似，把图片切分成一个个小patch，然后根据uniform distribution随机mask掉一定比例的patch。

2、Encoder：直接用ViT，但是输入的是未mask的patch。这使得整张图片只有一小部分（未mask的部分）会被ViT处理，大大提高了效率。而mask的部分，会交给更轻量级的decoder来处理。

3、Decoder：解码过程加入了masked patch，同时加入了位置编码。decoder只在预训练的时候使用。所以decoder完全可以和encoder独立。本文的默认设置中就用了一个很小的decoder，平均每一个patch的计算量比encoder少了90%以上。

4、Reconstruction Target：本文做了两种实验，第一种是直接产出pixel，然后计算MSE。第二种是对每一个patch计算均值方差，然后归一化。实验发现，归一化处理后representation的质量有提升。

5、Simple Implementation：整个模型实现起来很简单。

ImageNet Experiment

往常这一部分我都会简略，自己看原文比较快，无非是demonstrate自己的模型有多牛逼，多好。但是这篇文章的实验部分挺有意思。简单地来写一下。

实验结果中，很神奇的一点就是，当mask比例在75%上下的时候，准确率非常好。反而当mask比例比较小的时候，效果不好。这点比较反直觉。个人推测可能的原因是，当mask比例太小的时候，模型无法学习到很多high-level的语义信息，导致其无法真正“理解”图片。而支持我这一猜想的证据是，该模型所做的图片补全看起来并不是简单的延长一下线条或者色块，而是对整幅图有深刻的理解，才能补全出来的。

Decoder Design

Decoder的部分也很有趣，并不是越大、越深，就越好，反而是合适的深度和宽度更能发挥作用。

主要的差别通过linear probing可以体现。Decoder需要有一定深度，因为autoencoder的最后几层应当是专注于重建，而不是识别。一个合理深度的decoder可以专注于重建工作，使得latent representations停留在一个更抽象的层面上。

Mask Token

上面提到，编码的时候，mask token不参与。实验中，如果让mask token也参与，不仅变慢了，准确率还下降了。这是因为预训练和部署之间存在了一个差异：预训练的时候给了他很多mask tokens，但是这些tokens并不存在于未被污染的图片中。

Conclusion

这篇文章提出了MAE这个架构，算是又一个NLP领域到CV领域的重要迁移。NLP之前有BERT和GPT大红大紫过，而现在这种mask的方法迁移到了CV任务上。全文看下来一个大公式都没有（这点挺神奇的，以往的论文基本都至少有两三个大公式）。虽然文章强调了自己的模型lightweight，但是ViT-Large有多大懂的都懂。希望未来能够找到一个更加轻量级的backbone。另外，文章对于具体训练的流程说的比较简略，大部分都在介绍模型的架构本身。比如如何pretrian，finetune，以及如何做linear probing的等等。但是抛开这些，从科研的角度来说，这是一个颇有价值的新突破。

——The  End——

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