本文對按比例擴大的NFNets 進行了評估，並挑戰了ConvNets 在大規模問題上表現不如ViTs 的觀點
深度學習的早期成功可歸功於卷積神經網路（ConvNets）的發展。近十年來，ConvNets 主導了電腦視覺基準測試。然而近年來，它們越來越多地被 ViTs（Vision Transformers）所取代。
很多人認為，ConvNets 在小型或中等規模的資料集上表現良好，但在那種比較大的網路規模的資料集上卻無法與 ViTs 競爭。
同時，CV 社群已經從評估在特定資料集（如 ImageNet）上隨機初始化網路的效能，轉變為評估從網路收集的大型通用資料集上預訓練的網路的效能。這引出了一個重要的問題：在相似的運算預算下，Vision Transformers 是否優於預先訓練的 ConvNets 架構？
在這篇文章中，來自Google DeepMind的研究人員對這個問題進行了研究。他們透過在不同尺度的JFT-4B資料集上對多種NFNet模型進行預先訓練，獲得了類似於ViTs在ImageNet上的性能
##然而，有網友對LeCun的評論表示，他認為在多模態模型中使用ViT可能仍然使其在研究中具有優勢來自Google DeepMind 的研究員表示，ConvNets 永遠不會消失
接下來我們來看看論文具體內容。 本文在 JFT-4B 上訓練了一系列不同深度和寬度的 NFNet 模型。
根據圖2所示，驗證損失與訓練模型的計算預算呈線性關係，與使用Transformer進行語言建模時觀察到的雙對數（log-log）擴展定律相符。隨著計算預算的增加，最佳模型大小和最佳epoch預算（實現最低驗證損失）也會增加
在下面的圖表中，我們可以看到三個模型在一系列的epoch 預算中觀察到的最佳學習率（即最大程度地減少驗證損失）。研究人員發現，對於較低的 epoch 預算，NFNet 系列模型都顯示出類似的最佳學習率，約為1.6。然而，隨著 epoch 預算的增加，最優學習率會下降，對於更大的模型，最優學習率下降得更快。研究人員表示，可以假設最佳學習率會隨著模型大小和 epoch 預算的增加而緩慢且單調地下降，因此在兩次試驗中可以有效地調整學習率
需要重新寫的內容是：需要注意的是，圖表2中一些預訓練模型的表現不如預期。研究團隊認為，出現這種情況的原因是如果訓練運行被搶佔/重新啟動，資料加載流程無法保證每個訓練樣本在每個週期都能被採樣一次。如果訓練運行多次重新啟動，則可能導致某些訓練樣本的採樣次數不足
NFNet vs ViT
在ImageNet上進行的實驗顯示，經過微調的NFNet和Vision Transformer的性能相當
具體來說，該研究在ImageNet 上微調了預訓練NFNet，並繪製了預訓練計算與Top-1 error 關係圖，如上述圖1 所示。
隨著預算的增加，ImageNet Top-1準確度持續提高。其中最昂貴的預訓練模型是預訓練8個epoch的NFNet-F7 ，在ImageNet Top-1準確率達到了90.3%。預訓練和微調需要大約110k TPU-v4核小時和1.6k TPU-v4核小時。此外，如果在微調期間引入額外的重複增強技術，可以實現90.4%的Top-1準確率。 NFNet在大規模預訓練中獲得了很大的好處
儘管NFNet和ViT兩種模型架構之間有明顯的差異，但預先訓練的NFNet和預訓練的ViT在性能上是相當的。例如，在對JFT-3B進行210k TPU-v3核小時的預訓練後，ViT-g/14在ImageNet上實現了90.2%的Top-1準確率；而在對JFT-3B進行超過500k TPU-v3在核小時的預訓練後，ViT-G/14實現了90.45%的Top-1準確率
本文評估了這些模型在TPU-v4 上的預訓練速度，並估計ViT-g/14需要120k TPU-v4 核小時來預訓練，而ViTG/14 則需要280k TPU-v4 核小時數，SoViT-400m/14 將需要130k TPU-v4 核小時數。本文使用這些估計值來比較圖 1 中 ViT 和 NFNet 的預訓練效率。研究注意到，NFNet 針對 TPU-v4 進行了最佳化，在其他設備上評估時表現較差。
最終，本文注意到，在JFT-4B上，預訓練的檢查點實現了最低的驗證損失，但在微調後，並不總是能在ImageNet上實現最高的Top-1準確率。特別是，本文發現，在固定的預訓練計算預算下，微調機制傾向於選擇稍大的模型和稍小的epoch預算。直觀上來說，更大的模型具有更大的容量，因此能夠更好地適應新的任務。在某些情況下，稍大的學習率（在預訓練期間）在微調後也能獲得更好的表現
以上是DeepMind：誰說卷積網不如ViT？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
