ConvNets Match Vision Transformers at Scale. Samuel L

ConvNets Match Vision Transformers at Scale
Samuel L. Smith, Andrew Brock, Leonard Berrada, Soham De
Статья: https://arxiv.org/abs/2310.16764

Империя наносит алаверды #2 (#1 было тут https://t.me/gonzo_ML/819).

Есть мнение (™) что свёрточные сети хороши на малых и средних объёмах данных, а на датасетах супер большого размера проигрывают трансформерам (ViT в частности, https://t.me/gonzo_ML/434). Текущая работа от DeepMind разрушает этот миф.

Считается, что скейлинг трансформеров идёт лучше, чем у свёрточных сетей, но подтверждений этому мало. Кроме того, многие работы изучающие ViT сравниваются с довольно слабыми свёрточными бейзлайнами, сами при этом порой обучаясь с безумными вычислительными бюджетами более 500k TPU-v3 core hours (что уже $250k по нынешним ценам on-demand, https://cloud.google.com/tpu/pricing). Это сильно за границами бюджетов для обучения свёрточных сетей.

Авторы берут семейство NFNet (Normalizer-Free ResNets, https://arxiv.org/abs/2102.06171) с последовательно увеличивающимися шириной и глубиной сетей. Это чисто свёрточная архитектура, последняя из подобных, получившая SoTA на ImageNet. Эти архитектуры без существенных изменений (кроме подбора простых гиперпараметров обучения) предобучают на большом датасете JFT-4B (4B размеченных картинок с 30к классов) с вычислительными бюджетами от 0.4k до 110k TPU-v4 core compute hours (у TPU-v4 примерно в два раза более высокие флопсы, чем у v3, но такая же память). Затем предобученные сети файнтюнят на ImageNet (используют Sharpness-Aware Minimization, SAM, https://arxiv.org/abs/2010.01412) и получают перформанс аналогичный ViT с сопоставимыми бюджетами. Все модели стабильно улучшаются при добавлении вычислений. Самая большая модель NFNet-F7+ предобучается 8 эпох (110k TPU-v4 hrs), файнтюнится (1.6k TPU-v4 hrs) и даёт 90.3% top-1 accuracy (а с 4x аугментацией и 90.4%).

Из наблюдений по ходу, кривая валидационного лосса даёт чёткий линейный тренд, консистентный с log-log scaling law между валидационным лоссом и объёмом вычислений в предобучении. Это матчится с такими же scaling laws для трансформеров в языковом моделировании. Авторы нашли оптимальный режим скейлинга, когда размер модели и количество эпох обучения увеличиваются с одинаковой скоростью. Также нашли значения для оптимальных learning rates.

Ещё из интересного, претрейны с минимальным валидационным лоссом не всегда дают топовое качество после файнтюна. На трансформерах мы тоже такое где-то видели. Для файнтюнинга стабильно хороши модели чуть покрупнее и чуть поменьше обученные. Иногда ещё и с чуть большим learning rate.

Мораль? The bitter lesson! Чего думать, трясти надо! Компьют и данные -- главные факторы.

Но таки inductive biases у моделей разные и авторы признают, что ViT может быть более хорошим выбором в определённых условиях, например, за счёт возможности использовать одинаковые компоненты для разных модальностей.