如何评价Kaiming He团队的MoCo v3？
Kaiming He 团队的 MoCo v3，毫无疑问是自监督学习领域的一个重要里程碑，它在很多方面都展现出了令人印象深刻的进步，也为后续的研究指明了方向。要评价它，得从几个关键维度来深入剖析。
核心贡献与技术创新：
MoCo v3 最核心的创新点，我认为可以总结为以下几点：
ViT作为骨干网络，并优化了预训练范式： 这是最直观也是最关键的一点。之前的 MoCo 版本（v1, v2）主要是在 ResNet 系列卷积神经网络上进行自监督预训练。而 v3 则大胆地将 Vision Transformer (ViT) 引入了自监督对比学习的框架。这不仅仅是将 ViT 替换掉 ResNet 那么简单，而是需要针对 Transformer 的结构特点，对对比学习的训练范式进行一系列调整和优化。
针对 Transformer 的 Token化和 Patch Embedding： ViT 将图像分割成一系列的 patches，并进行线性投影（patch embedding）。MoCo v3 需要考虑如何在这种“离散”的表示上进行对比学习。它们提出了在 ViT 的最后一层（或接近最后一层）提取特征，而不是简单地将所有 patch embedding 拼接起来。这种方式能够更好地捕捉图像的全局信息和语义概念。
多层特征融合： MoCo v3 并没有仅仅依赖 ViT 的最后一层输出。它探索了从 ViT 不同层级提取特征，并通过某种方式（例如，加权平均或Concat）将它们融合起来。这种多层特征融合能够更全面地捕捉图像从低级纹理到高级语义的丰富信息。
取消动量编码器 (Momentum Encoder) 的 Softmax 归一化： 在 MoCo v1 和 v2 中，动量编码器产生的负样本通常会经过一个 softmax 归一化，以产生一个概率分布。然而，在 MoCo v3 中，作者发现当使用 ViT 并且 batch size 很大的时候，取消这个 softmax 归一化反而能获得更好的性能。这可能与 ViT 产生的特征分布以及 Transformer 本身的自注意力机制有关，使得模型能够更好地处理非归一化的相似度。
强大的基线性能： MoCo v3 在 ImageNet 上的线性评估（Linear Evaluation）取得了非常出色的结果，甚至超越了当时很多有监督预训练的模型。这表明，通过自监督的方式，ViT 也能学习到高质量的视觉表示，而且这种表示在下游任务上的泛化能力非常强。
端到端的自监督预训练： MoCo v3 展现了将 ViT 进行端到端自监督预训练的可行性和有效性。这意味着不再需要预先进行监督预训练（例如，在 ImageNet 上用有监督方式预训练一个 ResNet，然后用 MoCo 在其之上做对比学习），而是直接在无标签数据上从头开始训练 ViT，并取得优异成果。这对于数据量有限或难以获得大量标注数据的场景非常有价值。
对大规模预训练的探索： MoCo v3 的成功也为大规模自监督预训练 ViT 奠定了基础。它的训练策略和优化技巧，为后续更大规模、更复杂的 ViT 自监督预训练模型（如 DINO, MAE）提供了重要的参考。
性能与影响：
在主流下游任务上的优异表现： MoCo v3 预训练的 ViT 在诸如 ImageNet 分类、COCO 目标检测、VOC 分割等一系列下游任务上都展现出了比同期其他自监督方法更强的性能。特别是在一些需要细粒度视觉理解的任务上，MoCo v3 的表现尤为突出。
推动了 Transformer 在视觉领域的普及： 在 MoCo v3 出现之前，Transformer 在 NLP 领域已经取得了巨大成功，但在视觉领域，其大规模应用的潜力尚未完全被发掘。MoCo v3 证明了 Transformer 同样适用于视觉任务，并且通过自监督学习可以获得强大的视觉表示能力，极大地推动了 Transformer 在计算机视觉领域的广泛应用和研究。
启发了后续研究： MoCo v3 的许多技术细节和设计理念，如特征融合、避免 Softmax 归一化等，都启发了后续的自监督学习方法。例如，DINO 借鉴了 MoCo v3 的一些思想，进一步优化了 ViT 的自监督预训练。
一些可以进一步讨论的点（或者说挑战）：
计算资源需求： 尽管 MoCo v3 取得了显著的成功，但训练 ViT 本身就需要大量的计算资源。自监督预训练过程进一步增加了对 GPU 内存和计算量的需求，这对于一些资源有限的研究者和机构来说可能是一个挑战。
超参数敏感性： 像大多数深度学习模型一样，MoCo v3 的性能也可能对一些超参数比较敏感，例如学习率、动量更新率、温度系数等。需要仔细调整才能获得最佳结果。
对比学习的理论理解： 尽管 MoCo v3 在实践中表现出色，但对于为什么在 ViT 上取消 Softmax 归一化能够提升性能，以及多层特征融合的具体机制，更深入的理论解释和理解仍然是值得进一步探索的方向。
总结来说：
Kaiming He 团队的 MoCo v3 是一项非常杰出的工作。它成功地将自监督对比学习框架应用于 Vision Transformer，并在此基础上进行了多项创新和优化，显著提升了自监督学习在视觉任务上的性能。它不仅证明了 ViT 在自监督预训练下的强大潜力，也为 Transformer 在计算机视觉领域的广泛应用和研究开辟了道路。MoCo v3 的出现，无疑是自监督学习领域发展的重要一步，它所提出的方法和思想，至今仍对该领域产生着深远的影响。
核心贡献与技术创新：
MoCo v3 最核心的创新点，我认为可以总结为以下几点：
ViT作为骨干网络，并优化了预训练范式： 这是最直观也是最关键的一点。之前的 MoCo 版本（v1, v2）主要是在 ResNet 系列卷积神经网络上进行自监督预训练。而 v3 则大胆地将 Vision Transformer (ViT) 引入了自监督对比学习的框架。这不仅仅是将 ViT 替换掉 ResNet 那么简单，而是需要针对 Transformer 的结构特点，对对比学习的训练范式进行一系列调整和优化。
针对 Transformer 的 Token化和 Patch Embedding： ViT 将图像分割成一系列的 patches，并进行线性投影（patch embedding）。MoCo v3 需要考虑如何在这种“离散”的表示上进行对比学习。它们提出了在 ViT 的最后一层（或接近最后一层）提取特征，而不是简单地将所有 patch embedding 拼接起来。这种方式能够更好地捕捉图像的全局信息和语义概念。
多层特征融合： MoCo v3 并没有仅仅依赖 ViT 的最后一层输出。它探索了从 ViT 不同层级提取特征，并通过某种方式（例如，加权平均或Concat）将它们融合起来。这种多层特征融合能够更全面地捕捉图像从低级纹理到高级语义的丰富信息。
取消动量编码器 (Momentum Encoder) 的 Softmax 归一化： 在 MoCo v1 和 v2 中，动量编码器产生的负样本通常会经过一个 softmax 归一化，以产生一个概率分布。然而，在 MoCo v3 中，作者发现当使用 ViT 并且 batch size 很大的时候，取消这个 softmax 归一化反而能获得更好的性能。这可能与 ViT 产生的特征分布以及 Transformer 本身的自注意力机制有关，使得模型能够更好地处理非归一化的相似度。
强大的基线性能： MoCo v3 在 ImageNet 上的线性评估（Linear Evaluation）取得了非常出色的结果，甚至超越了当时很多有监督预训练的模型。这表明，通过自监督的方式，ViT 也能学习到高质量的视觉表示，而且这种表示在下游任务上的泛化能力非常强。
端到端的自监督预训练： MoCo v3 展现了将 ViT 进行端到端自监督预训练的可行性和有效性。这意味着不再需要预先进行监督预训练（例如，在 ImageNet 上用有监督方式预训练一个 ResNet，然后用 MoCo 在其之上做对比学习），而是直接在无标签数据上从头开始训练 ViT，并取得优异成果。这对于数据量有限或难以获得大量标注数据的场景非常有价值。
对大规模预训练的探索： MoCo v3 的成功也为大规模自监督预训练 ViT 奠定了基础。它的训练策略和优化技巧，为后续更大规模、更复杂的 ViT 自监督预训练模型（如 DINO, MAE）提供了重要的参考。
性能与影响：
在主流下游任务上的优异表现： MoCo v3 预训练的 ViT 在诸如 ImageNet 分类、COCO 目标检测、VOC 分割等一系列下游任务上都展现出了比同期其他自监督方法更强的性能。特别是在一些需要细粒度视觉理解的任务上，MoCo v3 的表现尤为突出。
推动了 Transformer 在视觉领域的普及： 在 MoCo v3 出现之前，Transformer 在 NLP 领域已经取得了巨大成功，但在视觉领域，其大规模应用的潜力尚未完全被发掘。MoCo v3 证明了 Transformer 同样适用于视觉任务，并且通过自监督学习可以获得强大的视觉表示能力，极大地推动了 Transformer 在计算机视觉领域的广泛应用和研究。
启发了后续研究： MoCo v3 的许多技术细节和设计理念，如特征融合、避免 Softmax 归一化等，都启发了后续的自监督学习方法。例如，DINO 借鉴了 MoCo v3 的一些思想，进一步优化了 ViT 的自监督预训练。
一些可以进一步讨论的点（或者说挑战）：
计算资源需求： 尽管 MoCo v3 取得了显著的成功，但训练 ViT 本身就需要大量的计算资源。自监督预训练过程进一步增加了对 GPU 内存和计算量的需求，这对于一些资源有限的研究者和机构来说可能是一个挑战。
超参数敏感性： 像大多数深度学习模型一样，MoCo v3 的性能也可能对一些超参数比较敏感，例如学习率、动量更新率、温度系数等。需要仔细调整才能获得最佳结果。
对比学习的理论理解： 尽管 MoCo v3 在实践中表现出色，但对于为什么在 ViT 上取消 Softmax 归一化能够提升性能，以及多层特征融合的具体机制，更深入的理论解释和理解仍然是值得进一步探索的方向。
总结来说：
Kaiming He 团队的 MoCo v3 是一项非常杰出的工作。它成功地将自监督对比学习框架应用于 Vision Transformer，并在此基础上进行了多项创新和优化，显著提升了自监督学习在视觉任务上的性能。它不仅证明了 ViT 在自监督预训练下的强大潜力，也为 Transformer 在计算机视觉领域的广泛应用和研究开辟了道路。MoCo v3 的出现，无疑是自监督学习领域发展的重要一步，它所提出的方法和思想，至今仍对该领域产生着深远的影响。
网友意见
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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