# Self Supervised Learning
contributed by <`kylekylehaha`>
###### tags:`Data Science`
1. Reconstruct data
2. Pretext task (間接任務)
3. Contrastive Learning

## Reconstruct data
**核心想法**: 將圖片做 feature extraction 後，再將其還原。如果 feature extraction 時可以抓到的是重要的 feature，透過這樣就應該有足夠的資訊還原整張圖片。

這樣就可以不用 label 來學習如何抽取圖片特徵。

**缺點**:
1. pixel 層級需要花比較多的資源來訓練，所需時間也較長。
2. 模型學習到的 feature 比較不通用。
3. 不易訓練成功。

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## Pretext task
**想法**: 透過人為設計的任務，使機器完成任務時必須學會抽取圖片 feature。

常見的 pretext task:
- 區塊重建
- 分類相對位置:
- 拼圖
- 判斷旋轉角度

### 區塊重建
將原圖挖空，讓 model 去重建空白部分。


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### 分類相對位置
把圖片切成九塊並且分類外圍區域相 對於中間區域的位置。以下圖為例，模型學習特徵抽取時需要能抽取耳朵特徵才可 以成功的分類相對位置。


該效果不錯，能和 supervised 差不多，但並非百分百差不多。

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### 拼圖
將原始圖片切成九等分後打亂，讓機器學習如何拼回去。


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### 判斷旋轉角度
我們旋轉原始圖片，並讓模型預測旋轉角度。

原論文中有比較supervised learning (AlexNet)與使用旋轉任務的self-supervised learning所抽取的特徵的差異，如下圖。可以看到關注的區域不太一樣。 另外由實驗結果顯示最好的旋轉角度為0, 90, 180, 270度，更多更少種都會降低模 型的能力與分類準確率。


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**缺點**:
1. 不具通用性。不同的 dataset，需要由人去判斷該任務適合或不適合，也就是說，需要該 dataset 的 domain knowledge。
2. 會不會機器不用學會特徵便可以完成任務？說不定模型透過圖片的 RBG 來完成拼圖任務，而非真的學習到圖的特徵。

因此，pretext tasks 並非 self supervised learning 的主流。

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## Contrastive learning
**核心想法**:相同的樣本在空間中要相似，不相同的樣本在空間中要不相似。

將原始資料做 data augmentation 後，丟入 contrastive model，我們希望來自相同來源的 data 在空間中是相近的。來源相同的，視為正樣本(positive smaples)，不相同則視為(negative samples)，即便這兩張圖看起來相似(可能都是狗狗)。

對於某一個樣本來說，它的正樣本(positive samples)要相似、負樣本(negative samples)要不相似。

以下面為例，即便都是狗狗，但來源不同就要視為 negative samples

**優點**
1. 實驗結果顯示，對比學習的表現非常好，分類準確率媲美監督式學習。
2. 監督式學習在 labeled data 減少時表現會大幅下降，而對比學習不會。
3. 對比學習學到的特徵抽取模型可以遷移到不同的資料集上。

**缺點**
1. 對於運算需求高，通常需要多張GPU才能實現。
2. 在相同資料集大小下，訓練時間會比監督式學習長。
3. 模型通常需要更大更深才能有更好的表現。

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### Data Augmentation 的強度要高或低？
在做 data augmentation 時，會不會需要有重疊的部分才能識別？(一張圖是狗的屁股，另一張圖只有狗的身體)，然而論文指出對比學習需要**高強度**的圖片變換，通常會複數種變換一起使用。 並且會讓圖片變換帶有隨機的性質，隨機的翻轉、隨機的顏色更動強度、隨機的裁 切範圍，目的是產生更多樣的圖片，才能做很多不同的對比跟觀察。

實驗顯示，若是只能採用兩種變換組合，最有效的組合是裁切(crop)+顏色抖動 (color jitter)。

另一篇論文(InfoMin)也研究了圖片變換的強度，研究顯示會有一個倒U形狀，雖 然過高強度的變換會弱化模型，但是過低強度的變換弱化的程度卻是更加嚴重。 如果圖片變換的強度不夠高，正樣本可能就無法學到圖片的不變性(image invariance)

回到一開始的裁切問題: 會不會剛好切到沒有重疊的地方? 這樣的確是個問題，但要切到完全沒重疊的機率很低。

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### 如何用 loss function 判斷 feature 近或遠？
對比學習中常用的 loss function called InfoNCE。為了降低此函數，分子部分越高越好。其中 sim() 代表 cosine similarity。

除此之外，也可以將 InfoNCE 視為做分類的 CrossEntropyLoss: 判斷這張圖屬於哪一個原本的圖。

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## Classic Paper
- SimCLR(A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)
- MoCo(Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning)
- BYOL(Bootstrap your own latent: A new approach to self-supervised Learning)
- BarlowTwins(Barlow Twins: Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction)

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### SimCLR(A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)
SimCLR目標是利用無標註的圖片訓練模型成為好的特徵抽取器，而這個特徵抽取器能運用在其他的下游任務，像是圖像分類或是其他電腦視覺任務。

SimCLR既不是生成類別(generative modeling)也不是利用間接任務(pretext task)的訓練方式。
- 生成類別的缺點:生成高度還原的圖片對於學習特徵並不必要。
- 間接任務的缺點:相對來說需要更多人為的知識與前處理。

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SimCLR提出一個簡單的訓練框架，其中包含隨機性的圖片變換T、一個特徵抽取模型f 和一個映射層g。

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> 圖片的 data augmentation 是隨機的。

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