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如何评价Kaiming He团队的MoCo v3? 第1页

  

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认真的读了一下论文,还是对He表示大大的钦佩,非常细致的工作。

首先MoCo v3不应该是这篇论文的重点,这篇论文的重点应该是将目前无监督学习最常用的对比学习应用在ViT上。MoCo v3相比v2去掉了memory queue,转而像SimCLR那样采用large batch来取得稍好一点的结果,从结构上encoder 借鉴BYOL那样增加了一个prediction head,在ResNet上效果有稍许提升:

       # f_q: encoder: backbone + pred mlp + proj mlp # f_k: momentum encoder: backbone + pred mlp # m: momentum coefficient # tau: temperature for x in loader: # load a minibatch x with N samples     x1, x2 = aug(x), aug(x) # augmentation     q1, q2 = f_q(x1), f_q(x2) # queries: [N, C] each     k1, k2 = f_k(x1), f_k(x2) # keys: [N, C] each     loss = ctr(q1, k2) + ctr(q2, k1) # symmetrized     loss.backward()     update(f_q) # optimizer update: f_q     f_k = m*f_k + (1-m)*f_q # momentum update: f_k # contrastive loss def ctr(q, k):    logits = mm(q, k.t()) # [N, N] pairs    labels = range(N) # positives are in diagonal    loss = CrossEntropyLoss(logits/tau, labels)    return 2 * tau * loss     


重头戏主要在MoCo v3在ViT上的实验,这里简单总结如下:

(1)从实验结果来看,基于MoCo v3训练的ViT-BN-L/7模型在ImageNet linear probing protocol上取得了新的SOTA,超过Top-1 acc达到81.0%,超过79.8% with SimCLR v2 (SK-ResNet152-3×), and 79.6% with BYOL (ResNet200-2×)。这证明了ViT在无监督训练上的优势。

(2)发现了ViT在无监督训练过程中的instability,这个训练不稳定并不会导致灾难性的性能骤降,而只是稍许的性能下降,这就比较难以察觉。batch size和lr会明显影响ViT训练的稳定性,比如batch size为6144时,从训练过程中的acc曲线可以看到会出现比较明显的“dips”,这就好像网络又重开始训练一样。虽然训练不稳定,但最终的效果为69.7,相比batch size为2048的72.6只掉了不到3个点。当lr过大时也会导致instability。

论文中进一步分析这个"dips"出现的原因,发现其实是训练过程中的梯度会出现陡峰造成的,而且发现first layer先出现,然后延迟一些iterations后last layer也出现梯度骤增。所以这种训练不稳定性是由于first layer造成的可能性比较大。

论文中提出的一种解决方案是,ViT采用a fixed random patch projection layer,这相当于这patch embedding是固定的,而不是训练得到的(其实对projection layer做gradient clip也是可以,但是最终发现需要设定一个极小的阈值,这就等价于freeze它了)。这个简单的trick可以解决部分这种训练的instability:

但这并没有本质解决这个问题,因为当lr过大时这种现象还是会出现的。

(3)尽管更大的ViT模型可以取得更好的效果,但是还是可以发现模型越来越大时会出现saturation的趋势,当然最简单的解决方案是喂给更多的数据。还有可能是基于instance discrimination的pretext task过于简单,还需要设计更好的pretext task。

(4)position embedding的影响:去除PE,在无监督训练过程去除PE,效果也下降了1个多点。在有监督训练中,去除PE的影响会更大一些,ViT论文中是报道掉了3个点以上。去除PE还能学习的这么好,说明ViT的学习能力很强,在没有位置信息的情况下就可以学习的很好;从另外一个角度来看,也说明ViT并没有充分利用好PE而取得更好的效果,具体是哪个原因还需要进一步的研究。最近的CPVT和CvT也提出引入卷积来去除PE。


最后摘抄论文中的两段脚注(透过现象看本质):

self-attention vs convolution

We argue that it is imprecise to simply compare self-attention against “convolutions”. Convolutions [26] by definition have several properties: weight-sharing, locally-connected, translation-equivariant. All projection layers in a self-attention block have all these properties of convolutions, and are equivalent to 1×1 convolutions. The counterpart of self-attention is more appropriately the non-degenerated (e.g., 3×3) convolutions.

transformer vs resnet

Transformers [41] by design consist of residual blocks [20], and thus are a form of residual networks. In the literature on “Transformer vs. ResNet”, precisely speaking, the term of “ResNet” refers to the specific design that has non-degenerated (e.g., 3×3) convolutions

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女王:求求题主放过我,我可不敢有什么政绩。。。


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首先这是Fed一月 memo

先说结论:

FOMC 维持利率在 0-0.25% 不变。且确定 3 月完全停止 QE,同时 3 月加息也是箭在弦上,基本会后声明皆符合市场预期,没有太多的意外。

Powell 记者会确实是偏一点点的小鹰派,但我也认为,Powell 的说法不至于拉升市场加息预期至 5次 、并拉升缩表预期至上半年,反而比较像是在强化加息 4 次之预期。

另外我个人觉得,一些中文媒体似乎误读了Powell 记者会的部分片段,下面 Allen 再进一步说明。


1. 3 月加息停止 QE 早已定价

本次会议 Fed 再次确认 3 月将准备第一次加息,并同时停止 QE。

Fed 也再次重申,货币政策是要支持美国经济达到充分就业、与通膨长期均值维持 2.0% 的两大目标。

这部分我想市场早已定价,这裡完全不会是问题,所以我们不讨论太多。


2.未来加息在每次会议都可能发生 (?)

Powell 的原文说法是:Won't Rule Out Hike Every Meeting.

但我有看到部分中文媒体写:不排除每次会议都加息的可能性。

上述我想或许是误读了 (还是其实是我自己误会中文的意思 ?)

我的理解是:Powell 是说加息在未来每场会议都可能发生,指的是“不会在特定月份才加息”,不是说每场都要加息。

Powell 说得很合理,经济本来就是动态的,加息本就不会侷限在什麽月份才启动,端看当时的经济状况而定。

我认为Powell 上述说法,并未延展今年加息预期至五次或更多,若有这种想法,那绝对是误读了。


3.更大规模的缩表?

Powell 在记者会上提到,Fed 需要更大规模的缩表,但请大家不要恐慌,因为我又觉得部份中文媒体过度解读了。

我认为Powell 说到的“更大规模缩表”,在思维上指的是:

因为当前 Fed 资产负债表高达 8.9 万美元,这是新冠疫情爆发之前的两倍大,显然在绝对规模上是非常巨大的。

而上一轮 2017-2019 年 Fed 缩减资产负债表,是自 4.4 万亿美元缩到 3.7 万亿美元停止,缩表的幅度大概是 15.9%,共缩减了约 7000 亿美元。

确实每次缩表的经济背景绝对是不一样的,所以幅度也绝对不会相同,但我们随便抓,假设本轮缩表将缩减 10% 资产负债表规模,那麽这也要降低 8900 亿美元,规模当然很大。

但我认为,不需要过度恐慌在“更大规模缩表”这几个字上。更重要的,我认为是“Fed 缩表的速率是多少?”

我相信缩表没问题,缩表太快才是问题,因为缩表速度若太快,将直接影响的会是美债殖利率升速、以及殖利率曲线的斜率。

这点Powell 也非常清楚,Powell 在记者会上也不断强调,联准会内部尚未具体讨论到一切缩表的进度,要等到 3 月再说。


4.缩表比较可能落在下半年

Powell 在记者会上说明,希望在加息至少一次之后,再来开会讨论缩表的事情,且委员会至少将讨论一次,才会做最终拍板。

更重要的,Powell 希望缩表的进程是有秩序的、是可被预见的过程。

从上述Powell 丢出的时间表看,我个人认为缩表将落在 2022 下半年,最快可能是 6 月份,因为在 3 月加息后,Fed 才会来讨论缩表。

我个人相信 Fed 现在内部早已在讨论缩表,但委员会显然尚未准备好来与市场沟通缩表的前瞻指引。

而缩表这麽大的事情,我个人认为 Fed 需要起次跟市场沟通 2 次,并把缩表规划说得非常清楚之后,才会开始进行,所以比较合理的缩表时间,估计将会落在下半年。


5.最大风险:高通膨

Powell 在记者会上,大概提到了 800 万次的“高通膨压力”,并认为目前美国通膨风险仍在上升阶段,但预计 2022 通膨还是会回落。

Powell 说明,目前美国通膨居高不下,主要仍是供应链所致,白话来说就是供需仍然失衡,且供给侧 (Supply Side) 改善的速度是低于预期。

Powell 强调,目前美国高通膨持续存在,而美国经济要的是长期扩张,所以若要长期扩张,物价势必需要保持稳定。

这边开始进入正题了,我认为这是本次会议的最重要核心,是让我体感上,觉得 Fed 鹰派的地方。我认为 Fed 承认自己落后给菲利浦曲线 (Behind the curve),简单而言,Fed 这次的加息速度大幅落后给通膨。

由于 Fed 在 2021 年对于通膨的误判,先前 Fed 在 2021 年认为通膨在年底就可望自然回落,但也就是因为这件事没有发生,反而通膨还更为严重,所以目前才有使用加息来追赶通膨的压力。但当前宏观环境看,通膨的压力是来自于缺工、供应链紧俏等问题,再加上拜登政府的大力推行财政刺激在那边推波助澜~

所以这一次的通膨是来自于实体经济上的供需失衡问题,并不是金融市场过度投机、企业超额投资等问题,我认为 Fed 在这次的通膨问题上,能做得空间非常有限。

这裡将产生一个不确定性的较大风险,就是 Fed 只能靠货币紧缩去压通膨预期,但实体经济的根本性通膨问题,还是没有获得解决。变成最终 Fed 只能再用更剧烈的紧缩政策,去引导通膨预期走低后,尝试来压低实际通膨率,所以这裡将让 Fed 的紧缩路径,存在著较大不确定性。

比较好的处理方式,应该是直接去解决实体经济上的缺工和供应链/例如我之前提到的塞港问题,让实际通膨率自己走低、而不是靠 Fed 挤压通膨预期之后去引导。

谁可以去把坐在白宫裡疑似患有阿兹海默的白髮老头一巴掌打醒...还我特~


结论:我个人认为 Fed 今年将加息四次,不至于加息五次,而加息四次之预期,相信市场应该已经定价;至于缩表,相信市场尚未定价,估计将落在 2022 下半年,最快可能是 6 月。

如果 Fed 今年加息五次,我会感到非常意外,因为这意味著 Fed 很可能在 2023 年底、2024 年初,就因为美国经济放缓太快而需要降息,Fed 这波操作就会变得非常韭。

最后说说股市的想法目前 Nasdaq 已经插水一段时日,抑制通胀是当务之急,而股市所谓修正才多久已出现V转。对通胀而言意义不大,修正数月才可能有帮助~所以我之前一直描述为“恐慌”。因此对白髮老头而言,怎麽做才有利于中期选举就很清晰了。

最好还是坚持认为市场或已定价加息四次之预期,但缩表预期则是尚未定价的观点。

配置上美股我倾向持有科技权值股,一些 Megacap 的估值我认为合理、前景确定性较高,而这样也可以让你的收益贴著 QQQ 走。

考虑到一堆成长股腰斩,我也愿意加仓接刀成长股,但建议佔据投资组合的比例,或许不要超过 15%,如果选股功力不错,这裡就会开始让你的收益拉开与 QQQ 之类的差距。

最后,我相信人人都会想在市场下跌的环境裡接刀,接刀不是不行,但若接刀失败,斩缆我建议速度要快,我个人不考虑价投的话一次斩缆的比例都是 50% 以上。




  

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