从因果关系来看小样本学习
作者 | 岳中琪
编辑 | 陈彩娴
来源 | AI科技评论
本文主要介绍一篇被NeurIPS 2020接受的论文《Interventional Few-Shot Learning》。
这篇工作根据小样本学习当中的因果关系，提出了一种新的基于因果干预的分类器IFSL，去除了预训练带来的掺杂效果，在各种方法上取得了稳定的提升。
主要的优势有：
广泛适用于各种基于微调（fine-tune）或是元学习（meta-learning）的方法，即插即用；
无需额外的训练步骤，原来模型咋训练，加上IFSL还是咋训练；
如果预训练数据集不公开，比如一些商用数据集只公开分类器和特征提取器，那么元学习的方法就不适用了，只能用微调。在这种情况下，IFSL还是可以大幅提高性能。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2009.13000.pdf
Github开源地址：https://github.com/yue-zhongqi/ifsl
论文第一作者：岳中琪，目前是阿里巴巴和新加坡南洋理工大学联合博士项目在读2年级，在MReal实验室进行迁移学习和因果关系方面的研究，导师是张含望老师。本科是由新加坡企业奖学金全额赞助、在南洋理工大学毕业。
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小样本学习的介绍
2019年，Open AI Five以碾压的表现战胜了Dota2世界冠军战队OG，然而在这令人惊叹的表现背后，是12.8万个CPU和256块P100数个月训练的结果，相当于不间断练习了45000年的游戏。
很显然，目前一个鲁棒的机器学习模型还难以离开大量的数据、长时间的训练以及高昂的训练成本。而小样本学习就致力于通过极少的训练数据（1-5个样本/类）来实现模型的泛化。
那么，如何进行小样本学习呢？
这一点我们可以观察人是如何快速学习的。例如一个人玩策略游戏帝国时代很厉害，那么如果去学习诸如星际争霸的其他策略游戏，就比较容易上手，因为可以运用以前的游戏经验，一通百通。同样的，对于机器而言，在少量样本上快速泛化的核心，就是借助先验知识。
预训练是（Pre-training）大家都熟悉且非常有效的获取先验知识的方法。具体就是在大型数据集上，学习一个强大的神经网络作为特征提取器，例如CV里面常见的在ImageNet上预训练的ResNet网络，或是NLP里面在Wikipedia上训练的BERT，都代表一种特征表达的先验知识。
在预训练基础上，我们只需在样本数量少的目标任务中，微调部分（例如只训练最后一层fc分类器）或者全部网络的参数，便得到了一个可以解决小样本学习问题的模型。
预训练相当于给了小样本学习一个好的起点，就像一个人在上课前预习了大量的知识点。不过想要更上一层楼，还需要有效的学习方法。元学习（meta learning）的目的就是找到这种方法。
具体来说，我们可以从预训练集中，每次采样出来一个“沙盒”版小样本任务，例如选5个类，每个类选5张图片作为训练集（support set），再选15张作为测试集（query set），然后我们要求模型在support set训练的结果，能够在query set上面取得好的表现。
其实这种学习策略在我们身边随处可见，例如准备考试的时候，我们会提前做一些模拟测试，了解题型，规划答题节奏等等，这就是一种元学习。在小样本学习的实际操作中，我们可以使用元学习训练一个模型的初始化参数（MAML），或是一个分类器参数的生成网络（LEO）等等。
通过元学习得到的知识，就构成了一种学习方法的先验知识，在预训练的网络之上，进一步提升小样本学习的表现。
综上所述，小样本学习的解决思路，可以用下面这张图来概括：
我们先在一个大的数据集 上面预训练一个特征提取网络
，之后我们既可以直接使用
在每一个小样本任务中微调(红色方块的Fine-Tuning);
也可以进一步使用元学习(Meta-Learning)，将 拆成一个个由support set
和query set
组成的沙盒任务
，训练高效的学习方法
；
元学习结束以后，我们就可以用这种高效的学习方法，在小样本学习的任务中进行微调(绿色方块的Fine-Tuning)。
小样本学习的两种解决思路
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亦正亦邪的预训练
预训练是小样本学习中一个核心的环节，无论是基于微调的，还是基于元学习的方法，都以预训练为开始。那么从常理来说，更强的预训练，应该会带来更好的小样本学习的表现，例如在现有文献中，使用更深层的神经网络架构WRN-28-10的微调结果，往往会比相对较浅的ResNet-10表现好很多。
然而我们在微调的实验中发现（见左边的直方图），虽然平均WRN-28-10（strong ）更好，但当query set和support set区别很大的时候，结果是恰恰相反的，浅层的ResNet-10反而表现更佳！这是为什么呢？
上图的右边是一个 和
区别很大的例子，其中预训练时候见过的草的颜色是support set里的一个误导因素，分类器容易踩坑，以草的颜色（见过）而非动物本身（没见过）作为分类依据。
而越强的预训练模型，这些见过的草，相比于没见过的动物，就会产生越鲁棒的特征，对于分类器就更加误导了，聪明反被聪明误。
为什么这个问题一直没有被发现呢？
其实就是因为被现有方法基于随机取样后平均的评估策略所掩盖了。
我们的工作也首次为这个现象提供了解释。
具体来说，刚才讲的这个悖论是由小样本学习当中的因果关系造成的。预训练在带来丰富的先验知识的同时，也成了学习过程中的一个混杂因子（confounder），使得分类器难以找到样本特征和样本标注之间真实的因果关系。我们用一张因果图来具体说明。
: 这里
代表预训练的先验知识，
代表图片的特征表示，箭头的意思是，我们用预训练得到的特征提取器，获得样本的特征.
: 其中C代表一个样本X在预训练数据流形上面的投影；一个例子是eigenface，我们将高维的训练集（
。类似的现象在深度学习的训练中也会出现，具体可以参考我们论文里面的引用。
: 当我们用特征
的时候，分类器会不可避免的使用
是特征里面低维度信息的影响，而
是
在这个因果图中，注意到 是
和
的共因（
），这样
被叫做
和
的混杂因子，从而导致观测到的
，被混杂的关系
污染，而不能反映
和
间真实的因果关系了，刚才分类器被草的颜色迷惑的原因，其实就是分类器使用了
里“草”的语义信息，作为分类狮子的依据。
那么当存在混杂因子的时候，我们应该如何学习 真实的因果关系呢？这就要用到干预（intervention），即
。干预
会切断因果图中所有指向
的箭头（如下图），这样之前产生混杂的这条路
被堵住了，我们就能安全的学习想要的因果关系了。
我们的这篇工作使用后门调整(backdoor adjustment)来实现 ，我们的因果图对应的后门调整是：
具体来说，就是对预训练的知识 进行分层（见图中的
），每一层有自己的分类器
，然后把每层分类器的结果通过先验概率
平均起来。
关于混杂因子、干预和后门调整的具体介绍，大家可以参考一下我们组王谭写的《无监督的视觉常识特征学习——因果关系上的一点探索》（CVPR 2020）（论文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111306353）。
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基于干预的去混杂
预训练在带来特征表达的先验知识的同时，也成为了混杂因子而迷惑了分类器的训练，而我们打算通过对预训练知识分层，然后用后门调整来找到 和
之间真实的因果关系。下面讲具体如何实现分层和后门调整。
我们是从预训练的神经网络所自带的两个属性来寻找分层的灵感的：1）特征维度，例如ResNet-10是512维的特征，每一个维度代表CNN里面的一个通道，对应了图片中的一些视觉信息；2）预训练的类别，例如在miniImageNet上预训练所使用的64个类，那么预训练所得到的64类分类器，就可以看作对预训练数据集知识的一种蒸馏(knowledge distillation)。
基于这些灵感，我们提出了三种不同的实现方案，分别是基于特征的调整(feature-wise adjustment)，基于类别的调整(class-wise adjustment)以及两种结合起来(combined adjustment)。具体这三种调整是如何对应后门调整公式的，大家可以参考论文第三章，这里我只是讲一下具体的实现。
基于特征的调整：将特征向量
等份，在每一份对应的维度里学一个分类器，最终
是把
基于类别的调整：首先我们在预训练的
个类中，各自算一个平均特征
，即把所有属于这个类的图片特征平均一下；对于任务当中的一个样本特征
，我们用预训练的分类器算出这个样本属于
，使用
和
，我们能算出来一个新的特征向量
;然后我们把原始特征
拼起来，用来训练分类器，注意这里只训练了一个分类器，不过分类器输入的维度是
结合调整：相当于先做基于类别的调整，再做基于特征的调整。还是以ResNet-10和N=4为例子，对于每一个样本
可以看到，我们基于干预的这个方法只改变了分类器的架构，因此可以普遍的加入基于微调或元学习的小样本学习方法，并且无需增加额外的训练步骤。
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实验结果
4.1 普遍适用，涨点明显
因为我们的方法是在分类器层面的改动，所以可以普遍的加入到各种微调和元学习的方法当中。我们在常用的微调方法（linear，cosine和k-NN），以及5种不同思路的元学习方法上面做了大量的验证，在miniImageNet和tieredImageNet上面取得了普遍的提高。
4.2 去除预训练的混杂
我们提出了一种新的Hardness-specific Acc来诊断小样本学习。对于每一个测试样本，根据它和训练集support set的相似程度，我们定义了一个难度系数，这样我们可以观察模型在不同测试样本难度下的表现，而越难的样本就越容易在上面被预训练的知识误导。
下图展示了微调当中baseline和ifsl的hardness-specific acc，可以看到IFSL（实线）在各个难度下都超过了baseline（虚线），说明起到了去除混杂的作用。更详细的分析可以参考论文。
4.3 帮助模型聚焦物体
模型在做预测的时候，是根据图片上的哪一部分呢？
我们提出了CAM-Acc：在一张图片上先计算Grad-CAM分数（越高代表模型越关注这一部分），CAM-Acc是Grad-CAM分数高于0.9的区域中，在物体bounding box内部的比重。
我们来看一下Grad-CAM可视化的结果，以及CAM-Acc的表现。通过可视化和CAM-Acc的分数，可以看到IFSL的模型的确能够多注意物体本身。当然也有失败的时候，比如看到当物体太小的时候（蚂蚁），baseline和IFSL都只能依赖背景中的context去做预测了。
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结语
预训练的先验知识，是近些年来小样本学习分数快速提升的重要原因。
我们的这篇工作，其实是从因果的角度分析了预训练对于学习一个分类模型的影响，揭示了基于 的分类器会被先验知识混杂，想当然的做出预测；
而基于干预 的去混杂方法，就是在一个不熟悉的小样本学习任务中，平衡先验知识的影响，做到三思而后行。在这个思路下，我们提出了IFSL分类器，简单、普适且有效。
事实上，这种对先验知识的处理方法，可以被应用于任何使用预训练的任务当中，因为下游任务中的训练数据，比起大规模预训练来说，都相当于小样本学习了。
本文首发于知乎：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/260876366
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