如何评价何恺明等 arxiv 新作 Rethinking ImageNet Pre-training？
何恺明等人在 arXiv 上发表的新作《Rethinking ImageNet Pretraining》是一篇极具深度和影响力的研究，它系统性地重新审视了在 ImageNet 上进行预训练（pretraining）这一计算机视觉领域基石性技术。这篇文章不仅仅是对现有方法的改进，更重要的是，它通过大量的实验和精妙的分析，揭示了预训练过程中许多被我们习以为常的“常识”可能并非最优解，甚至存在可以被大幅优化的空间。
核心观点与突破：
这篇文章最引人注目的贡献，在于其对预训练过程中几个关键环节的“重新思考”和“解构”。具体来说，它主要集中在以下几个方面：
1. 数据增强策略的有效性：
传统观念的挑战： 长期以来，像随机裁剪（random crop）、翻转（flip）、色彩扰动（color jitter）等数据增强技术被认为是提升预训练模型泛化能力的关键。然而，作者通过精细的实验发现，在某些情况下，过于激进的数据增强反而会损害模型的表示能力，尤其是当使用的模型容量较大时。
“适度”的威力： 文章的核心发现之一是，温和的、与下游任务更匹配的数据增强策略，或者精简后的数据增强组合，往往能带来更好的下游任务性能。例如，他们发现，在模型自监督学习（如MAE）中，过度的数据破坏（如masking）结合强烈的几何变换（如大角度的随机旋转）可能会导致信息丢失过多，影响模型重建的准确性。
对“随机性”的辩证看待： 这项研究提醒我们，数据增强的“随机性”并非越多越好，关键在于如何平衡信息保留和引入的新颖性，以及这种新颖性是否有利于模型学习到更鲁棒的特征。
2. 训练设置的优化：
Batch Size 的作用： 传统观点认为，更大的 Batch Size 通常能带来更稳定的梯度和更好的收敛性。然而，作者通过实验发现，在某些预训练范式（尤其是MAE）下，中等大小的 Batch Size 配合更长的训练周期，反而比超大 Batch Size 表现更好。这可能与 Batch Size 影响梯度的方差以及对模型泛化能力的影响有关。
学习率调度（Learning Rate Scheduling）： 文章同样对学习率调度进行了深入的探讨。他们发现，较小的初始学习率和更平缓的学习率衰减，能够帮助模型更好地探索特征空间，避免过早收敛到局部最优。
优化器（Optimizer）： 虽然文章没有颠覆性地改变常用优化器（如AdamW），但其对预训练超参数的细致调整，也间接说明了优化器选择与整体训练策略的协同作用。
3. 预训练范式（Pretraining Paradigms）的联动：
MAE 的地位： Masked Autoencoders (MAE) 是一种在视觉Transformer（ViT）模型上表现出色的自监督学习方法。这篇文章对MAE的预训练策略进行了更深入的分析。他们发现，MAE的成功很大程度上归功于其高效的掩码策略（高比例的掩码）和轻量级的解码器。
MAE 与下游任务的适配： 作者通过实验证明，MAE 预训练的模型在下游任务上的表现，与其预训练时的掩码比例、重建目标等设置有着紧密的联系。这意味着，MAE的预训练并非“一刀切”，而是需要根据目标下游任务进行一定的调整。
对其他预训练方法的启示： 虽然文章主要以MAE为例，但其提出的“重新思考”的思路，也为其他自监督或有监督的预训练方法提供了重要的借鉴意义。例如，对比学习（Contrastive Learning）等方法，同样可以从优化数据增强、学习率等角度获得提升。
深远的影响与意义：
《Rethinking ImageNet Pretraining》之所以具有如此重大的影响力，主要体现在以下几个方面：
打破“经验主义”： 计算机视觉领域，尤其是在预训练方面，积累了大量的“经验法则”。这篇文章通过扎实的实验，勇敢地挑战了许多被广泛接受的“常识”，迫使研究者们重新审视这些预训练的基石。
提升效率与性能： 文章提出的优化策略，能够帮助研究者在更少的计算资源和更短的训练时间内，获得更好的预训练模型性能。这对于降低研究门槛、加速模型迭代具有重要意义。
指导未来研究： 这项工作为未来预训练方法的研究提供了清晰的指引。它强调了对预训练过程的细致理解和精细调整的重要性，而非盲目堆砌现有技术。例如，未来研究可以继续探索更具适应性的数据增强、更高效的学习率调度，以及与其他预训练范式的结合。
范式转化： 从某种意义上说，这篇文章促使了预训练研究从“堆砌技术”向“理解机制”的转变。研究者们不再仅仅满足于使用现成的预训练模型，而是开始深入分析预训练过程中的各个组成部分，并尝试进行优化。
如何更深入地理解这篇文章：
要真正理解这篇文章的价值，需要关注以下几个细节：
实验的严谨性： 文章的关键在于其大量且细致的消融实验（ablation studies）。研究者们非常有条理地隔离了每一个影响因素，并分析其单独或联合作用下的效果。例如，他们会尝试不同程度的数据增强，对比不同 Batch Size 下的模型收敛曲线和下游任务性能。
理论分析与直觉的结合： 虽然是实验驱动的论文，但作者也尝试从直觉和部分理论角度解释实验结果。例如，他们会讨论为什么某些数据增强会损害模型，或者为什么中等 Batch Size 有时更优。
对不同下游任务的普适性： 除了在ImageNet上的预训练，文章还关注了在各种下游任务（如图像分类、目标检测、语义分割）上的表现。这证明了其提出的优化策略具有一定的跨任务的普适性。
模型架构的考量： 虽然这篇文章侧重于预训练策略，但它也涉及到了Transformer架构（如ViT）在这种预训练范式下的行为。理解模型架构与预训练策略之间的相互作用，是深入理解的关键。
总结：
《Rethinking ImageNet Pretraining》是一篇里程碑式的研究。它以科学严谨的态度，重新审视了计算机视觉领域最基础也是最重要的环节之一——ImageNet 预训练。通过深入的实验和分析，文章揭示了许多被忽视的细节，并提出了优化预训练过程的有效策略。这不仅对当前的研究具有指导意义，更为未来的计算机视觉模型发展奠定了坚实的基础，鼓励研究者们更加深入地理解和优化模型的训练过程，而非仅仅依赖于“最佳实践”的堆砌。
核心观点与突破：
这篇文章最引人注目的贡献，在于其对预训练过程中几个关键环节的“重新思考”和“解构”。具体来说，它主要集中在以下几个方面：
1. 数据增强策略的有效性：
传统观念的挑战： 长期以来，像随机裁剪（random crop）、翻转（flip）、色彩扰动（color jitter）等数据增强技术被认为是提升预训练模型泛化能力的关键。然而，作者通过精细的实验发现，在某些情况下，过于激进的数据增强反而会损害模型的表示能力，尤其是当使用的模型容量较大时。
“适度”的威力： 文章的核心发现之一是，温和的、与下游任务更匹配的数据增强策略，或者精简后的数据增强组合，往往能带来更好的下游任务性能。例如，他们发现，在模型自监督学习（如MAE）中，过度的数据破坏（如masking）结合强烈的几何变换（如大角度的随机旋转）可能会导致信息丢失过多，影响模型重建的准确性。
对“随机性”的辩证看待： 这项研究提醒我们，数据增强的“随机性”并非越多越好，关键在于如何平衡信息保留和引入的新颖性，以及这种新颖性是否有利于模型学习到更鲁棒的特征。
2. 训练设置的优化：
Batch Size 的作用： 传统观点认为，更大的 Batch Size 通常能带来更稳定的梯度和更好的收敛性。然而，作者通过实验发现，在某些预训练范式（尤其是MAE）下，中等大小的 Batch Size 配合更长的训练周期，反而比超大 Batch Size 表现更好。这可能与 Batch Size 影响梯度的方差以及对模型泛化能力的影响有关。
学习率调度（Learning Rate Scheduling）： 文章同样对学习率调度进行了深入的探讨。他们发现，较小的初始学习率和更平缓的学习率衰减，能够帮助模型更好地探索特征空间，避免过早收敛到局部最优。
优化器（Optimizer）： 虽然文章没有颠覆性地改变常用优化器（如AdamW），但其对预训练超参数的细致调整，也间接说明了优化器选择与整体训练策略的协同作用。
3. 预训练范式（Pretraining Paradigms）的联动：
MAE 的地位： Masked Autoencoders (MAE) 是一种在视觉Transformer（ViT）模型上表现出色的自监督学习方法。这篇文章对MAE的预训练策略进行了更深入的分析。他们发现，MAE的成功很大程度上归功于其高效的掩码策略（高比例的掩码）和轻量级的解码器。
MAE 与下游任务的适配： 作者通过实验证明，MAE 预训练的模型在下游任务上的表现，与其预训练时的掩码比例、重建目标等设置有着紧密的联系。这意味着，MAE的预训练并非“一刀切”，而是需要根据目标下游任务进行一定的调整。
对其他预训练方法的启示： 虽然文章主要以MAE为例，但其提出的“重新思考”的思路，也为其他自监督或有监督的预训练方法提供了重要的借鉴意义。例如，对比学习（Contrastive Learning）等方法，同样可以从优化数据增强、学习率等角度获得提升。
深远的影响与意义：
《Rethinking ImageNet Pretraining》之所以具有如此重大的影响力，主要体现在以下几个方面：
打破“经验主义”： 计算机视觉领域，尤其是在预训练方面，积累了大量的“经验法则”。这篇文章通过扎实的实验，勇敢地挑战了许多被广泛接受的“常识”，迫使研究者们重新审视这些预训练的基石。
提升效率与性能： 文章提出的优化策略，能够帮助研究者在更少的计算资源和更短的训练时间内，获得更好的预训练模型性能。这对于降低研究门槛、加速模型迭代具有重要意义。
指导未来研究： 这项工作为未来预训练方法的研究提供了清晰的指引。它强调了对预训练过程的细致理解和精细调整的重要性，而非盲目堆砌现有技术。例如，未来研究可以继续探索更具适应性的数据增强、更高效的学习率调度，以及与其他预训练范式的结合。
范式转化： 从某种意义上说，这篇文章促使了预训练研究从“堆砌技术”向“理解机制”的转变。研究者们不再仅仅满足于使用现成的预训练模型，而是开始深入分析预训练过程中的各个组成部分，并尝试进行优化。
如何更深入地理解这篇文章：
要真正理解这篇文章的价值，需要关注以下几个细节：
实验的严谨性： 文章的关键在于其大量且细致的消融实验（ablation studies）。研究者们非常有条理地隔离了每一个影响因素，并分析其单独或联合作用下的效果。例如，他们会尝试不同程度的数据增强，对比不同 Batch Size 下的模型收敛曲线和下游任务性能。
理论分析与直觉的结合： 虽然是实验驱动的论文，但作者也尝试从直觉和部分理论角度解释实验结果。例如，他们会讨论为什么某些数据增强会损害模型，或者为什么中等 Batch Size 有时更优。
对不同下游任务的普适性： 除了在ImageNet上的预训练，文章还关注了在各种下游任务（如图像分类、目标检测、语义分割）上的表现。这证明了其提出的优化策略具有一定的跨任务的普适性。
模型架构的考量： 虽然这篇文章侧重于预训练策略，但它也涉及到了Transformer架构（如ViT）在这种预训练范式下的行为。理解模型架构与预训练策略之间的相互作用，是深入理解的关键。
总结：
《Rethinking ImageNet Pretraining》是一篇里程碑式的研究。它以科学严谨的态度，重新审视了计算机视觉领域最基础也是最重要的环节之一——ImageNet 预训练。通过深入的实验和分析，文章揭示了许多被忽视的细节，并提出了优化预训练过程的有效策略。这不仅对当前的研究具有指导意义，更为未来的计算机视觉模型发展奠定了坚实的基础，鼓励研究者们更加深入地理解和优化模型的训练过程，而非仅仅依赖于“最佳实践”的堆砌。
网友意见
看论文的排版、放出来的时间，我猜是投到了CVPR 19，目测又预定了best paper席位哈。
既然kaiming大神也注意到了这个问题，我就来聊聊我的看法。
我不是专业研究cv的，但是这个问题或多或少也和我有关。我从一个小弱的角度，来给这几年持续升温的迁移学习泼泼冷水。说得不对的地方，请各位海涵。
迁移学习领域近几年的代表方法，基本上都是深度迁移。很自然地，如同深度学习的评测数据集ImageNet，迁移学习领域也有一些公开的数据集，大多数都是图像分类。为了验证自己方法的有效性，我们争先恐后地刷榜。
所以你就会发现，近几年那些屠榜的深度迁移方法，绝大多数都采用了 ImageNet pretrained 网络，比如AlexNet和ResNet50。
ImageNet数据集的数据量是百万千万级、一千类。
而我们迁移学习的这些实验数据有多少呢：几千张图片、最多几十类。最近一两年的VisDA、Office-Home等数据集才突破了万。
所以看到很多这样的方法，我是蒙圈的~这也太欺负人了吧？大家都是图像，都是生活中的阿猫阿狗家具环境，本来差距就不太大。用一个在百万集图像上预训练好的ResNet50，来给几千张图片分类？杀鸡焉用牛刀？迁移学习是基于经验和历史知识不假，但是这知识也太过强大了。
然后精度上提升1个百分点，达成了state-of-the-art。再过几个月，另一个新方法，接着提升一小下，第一名又换人了。恕在下直言：搞不好这些微妙提升，都是计算误差。。。
最后还有一个很重要的问题：这样的深度网络怎么调参呢？大家都做的是Unsupervised transfer learning (domain adaptation)，而这个情境下，target domain是没有任何label的。迁移学习领域通常只有source和target domain。没有validation set，也没人用过。(我不会告诉你很多其实都是直接在target domain上调参的)
我不是排斥使用ImageNet pretrained network，我只是觉得，应该找一些领域，让ImageNet真正有用。不妨试试用这些预训练好的网络去进行医学图像分类、极端图像(低分辨率、逆光、精细图像、卫星)分类，这才是ImageNet的正确价值。结果应该会很酸爽。
不过，欣喜的是，也有一批采用了浅层网络，或者是加入对抗机制的浅层网络，在最近的顶会上有所突破。
不能一直随大流，是时候重新思考了。
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