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NIPS 2022不乏Vision Transformer相关的文章，今天从其中选择3篇典型的文章分享给大家。这三篇文章是对Vision Transformer三个不同方向的改进：模型结构的改进、数据层面的改进、训练方式上的改进。通过这三篇文章、三个方面的文章，了解目前Vision Transformer的业内最新进展。

模型结构上的改进重点介绍Inception Transformer（NIPS 2022）这篇文章。ViT等视觉Transformer模型采取的主体结构是attention，对全图像的token进行全局attention，因此具有比较强的全局信息提取能力。然而，对于高频信号的局部信息的提取（如轮廓的边缘等），ViT的能力是比较弱的。虽然全局信息对于图像分类等任务非常重要，局部信息也是不可缺少的部分，并且可以完善全局信息的提取。针对现有ViT的问题，这篇文章改进了ViT的结构，提出Inception Transformer。

Inception Transformer的核心是两个部分，一个是inception mixer，另一个是frequency ramp structure。Inception mixer主要实现的是将每层的输入在channel维度拆解成两大部分，一部分用来提取局部信息，另一部分用来提取全局信息。局部信息部分将输入进一步切分，一部分输入maxpooling+linear模块，另一部分输入linear+depth-wise卷积模块。全局信息部门仍然采用一般的attention模块提取。最后再将局部信息和全局信息进行融合。

第二个核心是文中提出的全局和局部channel的动态比例。在视觉模型中，一般模型都倾向于在浅层学习局部信息，在深层学习全局信息。基于这个考虑，文中在决定每一层使用多少个channel提取局部信息、多少个channel提取全局信息时，采用了根据模型层数动态设定的方法。随着网络层数的加深，用于全局信息提取的channel逐渐增加，用于局部信息提取的channel逐渐减少。

在数据层面的改进，主要介绍这篇：Understanding and Improving Robustness of Vision Transformers through Patch-based Negative Augmentation（NIPS 2022），通过数据增强提升Vision Transformer模型的鲁棒性。这篇文章提出，ViT等使用多头注意力机制进行图像信息提取的Vision Transformer模型，在训练过程中学习到的特征是非常不鲁邦的。比如下面的例子中，最左侧一列是原始的正常图像，其他列是对原始图像的patch进行随机打乱、旋转等处理。经过这些处理后，图像已经变得让人也无法识别了，但是神奇的是ViT模型的分类置信度仍然很高！这种奇怪的现象表明，ViT等利用Transformer模块构造的图像分类模型，学到的用于分类的特征并不是人类识别图像所使用的特征。换句话说，ViT进行图像分类所依据的特征和人类不一样！

文中进一步分析了这个现象，发现ViT模型提取的这些特征确实是很有用的，但是鲁棒性很差。在分布相同的图像分类任务中，ViT可以取得比较好的效果，但是在其他图像分类数据集上效果很差。这表明ViT学习到的这种特征一方面对于模型的拟合很有帮助，另一方面其鲁棒性并不强。本文解决的问题在于，能不能让ViT别提取这种鲁棒性差的特征，同时又不损害ViT的拟合能力。

基于以上考虑，本文设计了数据负向增强方法。在图像领域，数据增强一般都是保持图像的含义相同，对图像进行翻转、旋转、裁剪等处理扩充正样本。而本文提出了负向的数据增强，通过对一个图像中patch的随机扰动，生成和原始图像语义差别非常大的负增强图像（例如上图中右侧的那些扰动图像），让模型不要把这种扰动后的图像正确分类，以此缓解模型学习鲁棒性差的特征。

文中具体提出了3种类型的负向数据增强方法，都是对图像中的patch进行扰动：

• Patch-based Shuffle——对图像的patch进行随机打乱；

• Patch-based Rotate——对图像的patch进行{0 ◦ , 90◦ , 180◦ , 270◦}的随机旋转；

• Patch-based Infill——以一定概率将图像中心区域的patch随机替换成边缘区域的patch。

通过上述3种类型的数据增强，可以得到一些人类无法识别的图像，将其作为负样本输入到模型中，需要单独引入一个负向的loss，公式如下：

第一个loss是正常样本的交叉熵损失，第二个loss是针对负向增强样本的loss。对于负向增强样本loss的设计，文中提出了3个可行的实现方法。

第一种方法在Label space中实现，因为负增强样本人类识别不出来，那就让这些样本的真实label是均匀分布的，公式可以表示为：

第二种方法在Logit space中实现，负增强的样本应该不能和原始样本预测为同一个类别，因此使用了一个L2正则约束原始样本和增强后样本的logits距离不能太近：

第三种方法在Representation space中实现，这种方法基于对比学习对的思路，对于一个样本，在同batch中找到其他和他属于同一类别的样本作为正样本，不属于同一类别的，以及根据该样本负向数据增强的样本作为负样本，使用对比学习的方法求loss，让正样本之间离得近，负样本之间离得远：

训练方式的改进上，主要介绍Parameter-efficient Fine-tuning for Vision Transformers（NIPS 2022）。这篇文章主要围绕的是如何提升Vision Transformer的finetune效率。文中的核心是基于Intrinsic Dimension的概念，得到模型的子空间，然后在这个参数量更少的子空间上进行finetune。

首先先介绍一下什么是Intrinsic Dimension。Intrinsic Dimension指的是为了达到某个效果目标,模型需要的最小参数维度。这个概念是在INTRINSIC DIMENSIONALITY EXPLAINS THE EFFECTIVENESS OF LANGUAGE MODEL FINE-TUNING（ACL 2021）这篇论文中提出的。这篇文章希望研究的是，NLP中预训练的参数量巨大的语言模型，为什么可以在几百几千样本来那个上finetune后，能够得到比较好的效果。核心结论是，大模型在小数据上finetune有效的原因是，模型在一个参数维度小得多的子空间finetune能够达到全量模型参数finetune相同的效果。文中采用的方法是，用下面的公式进行重参数化：

其中D代表原始模型的参数维度，d代表比D小的多的一个子空间，P是一个将d维参数映射到D维的函数，文中使用了一个随机矩阵进行映射。等号右侧第一项代表大模型的初始化参数。通过不断调整d，对比不同维度的子空间下模型能够达到的最优效果，确定模型的Intrinsic Dimension，确定多大的子空间finetune能够达到和全量参数finetune相近的效果。

文中的主要实验结果如下表，大模型使用比较少的参数量就能达到原始模型90%的效果。这表明对于大模型的参数，只在一个参数量更小的子空间优化，能够达到和全量参数finetune相近的效果。这也为Vision Transformer中的高效finetune一提供了一种解决思路。

NIPS 2022的这篇ViT高效finetune的文章，就基于Intrinsic Dimension方法。首先通过上面的方法确定Intrinsic Dimension，进而得到模型的子空间，然后在子空间这个更少的参数量上进行finetune。对于子空间上的学习，文中采用了Kronecker Adaptation方法，将待更新的子空间矩阵拆解成多个子矩阵，进一步降低参数计算量。

本文总结了3篇NIPS 2022中Vision Transformer的工作，主要涉及模型结构的改进、数据层面的改进、训练方式上的改进三个方向。目前业内对于Vision Transformer的研究仍然比较火，基于ViT等方法的基础上，通过更深入问题本质的分析加上改进，不断提升Vision Transformer的效果和性能。

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