CVPR 2023中的領(lǐng)域適應(yīng): 通過(guò)自蒸餾正則化實(shí)現(xiàn)內(nèi)存高效的CoTTA

CVPR 2023 中的領(lǐng)域適應(yīng): 通過(guò)自蒸餾正則化實(shí)現(xiàn)內(nèi)存高效的 CoTTA

目錄

前言

內(nèi)存比較

EcoTTA 實(shí)現(xiàn)

Memory-efficient Architecture

Self-distilled Regularization

實(shí)驗(yàn)

分類實(shí)驗(yàn)

分割實(shí)驗(yàn)

總結(jié)

參考

前言

我們介紹了 CoTTA 方法，這次介紹的是基于它的優(yōu)化工作：EcoTTA，被接受在 CVPR 2023 上。

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CoTTA

本篇文章

DIGA

上一篇文章我們提到 CoTTA 的輸入是隨時(shí)間軸變化的數(shù)據(jù)（比如自動(dòng)駕駛中不斷切換的天氣條件），且是測(cè)試伴隨訓(xùn)練任務(wù)。所以，CoTTA 通常在內(nèi)存有限的邊緣設(shè)備上進(jìn)行，因此減少內(nèi)存消耗至關(guān)重要。先前的 TTA 研究忽略了減少內(nèi)存消耗的重要性。此外，上一篇文章也提到了長(zhǎng)期適應(yīng)通常會(huì)導(dǎo)致災(zāi)難性的遺忘和錯(cuò)誤積累，從而阻礙在現(xiàn)實(shí)世界部署中應(yīng)用 TTA。

EcoTTA 包括解決這些問(wèn)題的兩個(gè)組成部分。第一個(gè)組件是輕量級(jí)元網(wǎng)絡(luò)，它可以使凍結(jié)的原始網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)目標(biāo)域。這種架構(gòu)通過(guò)減少反向傳播所需的中間激活量來(lái)最大限度地減少內(nèi)存消耗。第二個(gè)組成部分是自蒸餾正則化，它控制元網(wǎng)絡(luò)的輸出，使其與凍結(jié)的原始網(wǎng)絡(luò)的輸出不顯著偏離。這種正則化可以保留來(lái)自源域的知識(shí)，而無(wú)需額外的內(nèi)存。這種正則化可防止錯(cuò)誤累積和災(zāi)難性遺忘，即使在長(zhǎng)期的測(cè)試時(shí)適應(yīng)中也能保持穩(wěn)定的性能。

內(nèi)存比較

首先，我們先看一下 EcoTTA 和其他方法的內(nèi)存比較。下圖（a）表示在訓(xùn)練過(guò)程中，與參數(shù)相比，激活的大小是主要的內(nèi)存瓶頸。下圖（b）中，x 軸和 y 軸分別表示所有平均誤差和總內(nèi)存消耗，包括參數(shù)和激活。對(duì) CIFAR-C 數(shù)據(jù)集進(jìn)行連續(xù)的在線適應(yīng)，EcoTTA在消耗最少的內(nèi)存的同時(shí)取得了最佳結(jié)果。這里我們發(fā)現(xiàn)，作者全文的實(shí)驗(yàn)只對(duì)比了類 ResNet 架構(gòu)，而 CoTTA 中性能最高的架構(gòu)是 SegFormer。

EcoTTA 實(shí)現(xiàn)

關(guān)于相關(guān)工作的部分，我們已經(jīng)在 CoTTA 中介紹過(guò)了。將 EcoTTA 的策略和其他方法（都是 TTA 的）對(duì)比如下圖，包括 TENT、EATA 和 CoTTA。TENT 和 EATA 更新了多個(gè) BN 層，這需要存儲(chǔ)大量激活以進(jìn)行梯度計(jì)算。這可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存問(wèn)題，尤其是在內(nèi)存有限的邊緣設(shè)備上。CoTTA 使用額外的持續(xù)適應(yīng)策略來(lái)訓(xùn)練整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，這需要大量的內(nèi)存和時(shí)間。相比之下，EcoTTA 要求通過(guò)僅更新幾層來(lái)最大限度地減少激活量。這減少了內(nèi)存消耗，使其適用于內(nèi)存有限的邊緣設(shè)備。

下面我們關(guān)注 EcoTTA 兩個(gè)部分的實(shí)現(xiàn)。

Memory-efficient Architecture

假設(shè)模型中的第 i 個(gè)線性層由權(quán)重 W 和偏置 b 組成，該層的輸入特征和輸出特征分別為 fi 和 fi+1。給定 fi+1 = fiW + b 的前向傳播，從第 i+1 層到第 i 層的反向傳播和權(quán)重梯度分別制定為：

意味著需要更新權(quán)重 W 的可學(xué)習(xí)層必須存儲(chǔ)中間激活 fi 以計(jì)算權(quán)重梯度。相反，凍結(jié)層的反向傳播可以在不保存激活的情況下完成，只需要其權(quán)重 W。

相對(duì)于可學(xué)習(xí)參數(shù)，激活占據(jù)了訓(xùn)練模型所需內(nèi)存的大部分?；谶@個(gè)事實(shí)，CoTTA 需要大量的內(nèi)存（因?yàn)橐抡麄€(gè) model）。另外，僅僅更新 BN 層中的參數(shù)（例如 TENT 和 EATA）并不是一種足夠有效的方法，因?yàn)樗鼈內(nèi)匀槐４媪硕鄠€(gè) BN 層的大量中間激活。EcoTTA 提出了一種簡(jiǎn)單而有效的方法，通過(guò)丟棄這些激活來(lái)顯著減少大量的內(nèi)存占用。

在這里插入圖片描述

在部署之前，我們首先使用任何預(yù)訓(xùn)練方法獲取一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型。然后，我們將預(yù)訓(xùn)練模型的編碼器分成 K 個(gè)部分，如上圖（a）所示。一個(gè)元網(wǎng)絡(luò)組由一個(gè)批歸一化層和一個(gè)卷積塊（ConvBN-Relu）組成，將輕量級(jí)元網(wǎng)絡(luò)附加到原始網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)部分上，如上圖（b）所示。我們?cè)谠磾?shù)據(jù)集上對(duì)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，同時(shí)凍結(jié)原始網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)預(yù)熱過(guò)程完成后，我們可以進(jìn)行模型部署。強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，在測(cè)試時(shí)不需要源數(shù)據(jù)集 Ds，所以本質(zhì)上還是 TTA 的范式。更詳細(xì)的元網(wǎng)絡(luò)組成如下：

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此外，我們需要預(yù)訓(xùn)練模型的幾個(gè)分區(qū)。先前解決域偏移的 TTA 研究表明，相對(duì)于更新深層，更新淺層對(duì)于改善適應(yīng)性能更為關(guān)鍵。受到這樣的發(fā)現(xiàn)啟發(fā)，假設(shè)預(yù)訓(xùn)練模型的編碼器被劃分為模型分區(qū)因子 K（例如 4 或 5），我們將編碼器的淺層部分（即 Dense）相對(duì)于深層部分進(jìn)行更多的劃分，表現(xiàn)如下表所示。

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在部署期間，我們只對(duì)目標(biāo)域適應(yīng)元網(wǎng)絡(luò)，而凍結(jié)原始網(wǎng)絡(luò)。適應(yīng)過(guò)程中，我們使用熵最小化方法對(duì)熵小于預(yù)定義閾值的樣本進(jìn)行適應(yīng)，計(jì)算方法如下面的公式所示，并使用自提出的正則化損失來(lái)防止災(zāi)難性遺忘和錯(cuò)誤累積。

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在第二個(gè)公式中，左右兩項(xiàng)分別表示適應(yīng)損失（主要任務(wù)是適應(yīng)目標(biāo)域）和正則化損失。整體而言，EcoTTA 在內(nèi)存使用方面比之前的工作更加高效，平均使用的內(nèi)存比 CoTTA 和 TENT/EATA 少 82% 和 60%。

Self-distilled Regularization

無(wú)標(biāo)簽測(cè)試數(shù)據(jù)集 Dt 上的無(wú)監(jiān)督損失往往會(huì)向模型提供錯(cuò)誤的信號(hào)（即噪聲，，其中 是測(cè)試樣本的真實(shí)標(biāo)簽）。使用無(wú)監(jiān)督損失進(jìn)行長(zhǎng)期適應(yīng)會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合（由于誤差累積）和災(zāi)難性遺忘的問(wèn)題。為了解決這些關(guān)鍵問(wèn)題，EcoTTA 提出了一種自蒸餾正則化方法。如上圖（c）所示，對(duì)每個(gè)元網(wǎng)絡(luò)的第 k 組輸出 進(jìn)行正則化，使其與凍結(jié)的原始網(wǎng)絡(luò)的第 k 部分輸出 保持接近。正則化損失使用平均絕對(duì)誤差（L1 Loss）進(jìn)行計(jì)算，表達(dá)式如下：

由于原始網(wǎng)絡(luò)不會(huì)被更新，從中提取的輸出 , k～K 被認(rèn)為包含了從源域?qū)W到的知識(shí)。利用這個(gè)事實(shí)，通過(guò)將元網(wǎng)絡(luò)的輸出 與原始網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行知識(shí)蒸餾的方式進(jìn)行正則化。也就是說(shuō)，防止適應(yīng)模型與原始模型顯著偏離，可以避免災(zāi)難性遺忘。通過(guò)保留源域知識(shí)和利用原始模型的類別區(qū)分度，避免誤差累積。值得注意的是，與先前的方法不同，自蒸餾正則化方法無(wú)需保存額外的原始網(wǎng)絡(luò)，它只需要很少的計(jì)算量和內(nèi)存開(kāi)銷。

實(shí)驗(yàn)

分類實(shí)驗(yàn)

下表是在 CIFAR-C 數(shù)據(jù)集上的錯(cuò)誤率比較結(jié)果。包括連續(xù) TTA 上處理了 15 種不同的損壞樣本后的平均錯(cuò)誤率，并考慮了模型參數(shù)和激活大小所需的內(nèi)存。其中，還使用了 AugMix 數(shù)據(jù)處理方法來(lái)增強(qiáng)模型的魯棒性。Source 表示未經(jīng)過(guò)適應(yīng)的預(yù)訓(xùn)練模型。single domain的 TENT 是在適應(yīng)到新的目標(biāo)域時(shí)重置模型（因?yàn)檫@篇論文和 CoTTA 都是在 domian flow 的 setting 下考慮的，而不是 single domain），因此需要使用域標(biāo)簽來(lái)指定目標(biāo)域。

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下表是 ImageNet 到 ImageNet-C 的結(jié)果：

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分割實(shí)驗(yàn)

下表是分割實(shí)驗(yàn)的對(duì)比結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)沒(méi)有和 CoTTA 比較，因?yàn)?EcoTTA 沒(méi)有用和 CoTTA 一樣的 backbone: Segformer，而是 ResNet family。這里我的考慮是，在 Segformer 上性能提高可以可能不明顯，并且 Segformer 的內(nèi)存占用更大。

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總結(jié)

這個(gè)工作改進(jìn)了 CoTTA 的性能并節(jié)省了大量?jī)?nèi)存，適用于內(nèi)存有限的邊緣設(shè)備（例如，具有 512MB 的樹(shù)莓派和具有 4G B的 iPhone 13）。首先，提出了一種內(nèi)存高效的架構(gòu)，由原始網(wǎng)絡(luò)和元網(wǎng)絡(luò)組成。通過(guò)減少用于梯度計(jì)算的中間激活值，該架構(gòu)所需的內(nèi)存大小比先前的 TTA 方法要小得多。其次，在解決長(zhǎng)期適應(yīng)問(wèn)題中，提出了自蒸餾正則化方法，以保留源知識(shí)并防止由于噪聲的無(wú)監(jiān)督損失導(dǎo)致的錯(cuò)誤累積。該方法通過(guò)控制元網(wǎng)絡(luò)的輸出與原始網(wǎng)絡(luò)的輸出沒(méi)有顯著偏離來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集和主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行廣泛的實(shí)驗(yàn)證明了 EcoTTA 的內(nèi)存效率和 TTA 上的性能。

參考

https://arxiv.org/abs/2303.01904

https://mp.weixin.qq.com/s/kWzXWENTTBKHKZxKKECdlQ