Robust Pre-Training by Adversarial Contrastive Learning

2024-05-22 06:54:57

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Jiang Z., Chen T., Chen T. & Wang Z. Robust Pre-Training by Adversarial Contrastive Learning. NIPS, 2020.

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本文介绍了一种利用对比学习进行对抗预训练的方法.

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思想是很简单的, 就是利用对比学习进行训练(样本的augumentation多一个 δ \delta δ), 然后再通过此方法训练得到的参数进行finetune.

比较特别的是, 有三种预训练的方案:

Adversarial-to-Adversarial (A2A): 即样本对均加了对抗扰动 ( x ~ i + δ i , x ~ j + δ j ) (\tilde{x}_i+\delta_i, \tilde{x}_j + \delta_j) (x~i+δi,x~j+δj);
Adversarial-to-Standard (A2S): ( x ~ i + δ i , x ~ j ) (\tilde{x}_i+\delta_i, \tilde{x}_j) (x~i+δi,x~j);
Dual Stream (DS): 作者在实验中发现, 单独使用A2A, 侵略性太强, 故采取了一种中和的方法, 即同时加上Standard-to-Standard (S2S)的损失.

实验结果也显示, DS的效果是最好的, 即
ℓ = ℓ N T ( f ∘ g ( x ~ i , x ~ j ; θ , θ b n ) ) + α ⋅ ℓ N T ( f ∘ g ( x ~ i + δ i , x ~ j + δ j , θ b n a d v ) ) , \ell = \ell_{NT} (f \circ g(\tilde{x}_i, \tilde{x}_j; \theta, \theta_{bn}))+ \alpha \cdot \ell_{NT}(f \circ g (\tilde{x}_i +\delta_i, \tilde{x}_j +\delta_j, \theta_{bn^{adv}})), ℓ=ℓNT(f∘g(x~i,x~j;θ,θbn))+α⋅ℓNT(f∘g(x~i+δi,x~j+δj,θbnadv)),
需要注意的是 θ b n , θ b n a d v \theta_{bn}, \theta_{bn^{adv}} θbn,θbnadv, 因为作者作者发现(其实之前便有文章指出过这个问题了), 如果对抗样本和普通样本使用的是同一个batchnorm, 最后结果会变差, 所以作者训练DS或者A2S的时候, 都是使用两个独立的BN的.

本文还有一些在半监督下的分析, 这里就不多赘述了.

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