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title: FLIP解读
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date: 2024-02-06 17:22:20
categories:

• Machine Learning
  tags:
• CLIP
• Masked Autoencoders
• Contrastive Learning

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FLIP由CLIP改进而来，其思想非常简单，通过在图片侧mask掉相当比例的patch（无须重构patch），实现速度和准确性的双重提升。

模型结构

受MAE启发，FLIP对图像进行了mask来预训练。该方法有两方面收益：

• 速度：ViT对图像编码的计算量大幅减少，训练速度更快
• 准确性：相同的显存可以存放更多的batch，从而构造更多的图文对进行对比学习，准确性得以提高

值得注意的是，该预训练任务没有重构patch，个人理解：

• 图片本身就包含了大量的冗余信息，mask掉部分patch不影响图片理解
• mask部分patch，可以强制两边编码器去学习对方的上下文语义信息

实验结果

FLIP在下游实验的结果一片绿：

消融实验

• 作者尝试在图像上的不同mask比例，50%最佳
• 作者也尝试了在文本上做mask，但性能略微有所下降
• 重构patch没有收益

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参考

• 简单高效！何恺明大神之多模态预训练FLIP