2040张图片训练出的ViT，准确率96.7%，连迁移性能都令人惊讶晓查发自凹非寺量子位|公众号

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ViT在计算机视觉领域取得了巨大的成功，甚至大有取代CNN之势。
但是相比CNN ，训练ViT需要更多的数据，通常要在大型数据集JFT-300M或至少在ImageNet上进行预训练，很少有人研究少量数据训练ViT 。
最近，南京大学吴建鑫团队提出了一种新方法，只需2040张图片即可训练ViT 。
他们在2040张花（flowers）的图像上从头开始训练，达到了96.7%的准确率，表明用小数据训练ViT也是可行的。
另外在ViT主干下的7个小型数据集上从头开始训练时，也获得了SOTA的结果。

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而且更重要的是，他们证明了，即使在小型数据集上进行预训练， ViT也具有良好的迁移能力，甚至可以促进对大规模数据集的训练。
论文内容
在这篇论文中，作者提出了用于自我监督ViT训练的IDMM（InstanceDiscriminationwithMulti-cropandCutMix）。
我们先来看一下ViT图像分类网络的基本架构：
将图像样本x?（i=1,2,…,N;N为图片数量）送入ViT中，得到一组输出表征z? 。 w?为第j个分类的权重。

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然后，使用全连接层W进行分类，当类的数量等于训练图像的总数N时，即参数化实例判别。
【2040张图片训练出的ViT，准确率96.7%，连迁移性能都令人惊讶】第j类的输出为：

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我们把O送入Softmax层，就得到一个概率分布P??? 。对于实例判别，损失函数为：

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对于深度聚类，其损失函数为：

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可以看出，只要适当设置权重（让w?=~w?），就可以让实例判别等价于深度聚类。
从下图中可以看出，与其他方法相比，实例判别可以学习到更多的分布式表征，并能更好地捕捉到类内的相似性。

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作者之所以选择参数化的实例判别，还有一个重要的原因：简单性和稳定性。
不稳定性是影响自监督ViT训练的一个主要问题。实例判别（交叉熵）的形式更稳定，更容易优化。
接下来开始梯度分析，损失函数对权重求导：

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其中δ是指示函数，当k=i时值为1 ，否则为0 。
需要注意的是，对于实例判别，类的数量N通常很大，而且存在对实例样本访问极稀少的问题。
对于稀少的实例k≠i ，可以预计P????≈0 ，因此?L/?w?≈0 ，这意味着w?的更新频率极低。
在小数据集问题上，作者使用CutMix和标签平滑，来缓解此问题。
CutMix：

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标签平滑：

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最后梯度变为：

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本文第一作者是南京大学在读博士曹云浩，通讯作者是南京大学人工智能学院吴建鑫教授。
总之，作者使用了以下策略来加强小数据集上的实例判别。
小分辨率：预训练中的小分辨率对小数据集很有用。多次裁剪：实例判别概括了对比损失，保证了在使用多种实例时获取特征的对齐和统一性。 CutMix和标签平滑：有助于缓解使用实例判别时的过拟合和不经常访问的问题。至于为什么需要直接在目标数据集上从头开始训练，作者给出了3点原因：