SoMA: Singular Value Decomposed Minor Components Adaptation for Domain Generalizable Representation Learning

📄 arXiv: 2412.04077v2 📥 PDF

作者: Seokju Yun, Seunghye Chae, Dongheon Lee, Youngmin Ro

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-05 (更新: 2025-03-21)

备注: CVPR 2025 Project page: https://ysj9909.github.io/SoRA.github.io/

💡 一句话要点

提出SoMA，通过奇异值分解自适应调整模型次要成分，提升域泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 域泛化 奇异值分解 参数高效微调 预训练模型 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有PEFT方法在域泛化中难以平衡预训练模型的泛化能力和任务特定特征的学习。
  2. SoMA通过奇异值分解分析权重，选择性调整次要奇异成分，冻结其余部分，保留泛化能力。
  3. SoMA在域泛化语义分割和目标检测任务上取得了SOTA结果，且无额外推理开销。

📝 摘要（中文）

域泛化(DG)旨在利用一个或多个源域训练模型，使其在未见过的目标域上也能保持鲁棒的性能。最近，预训练模型的高效参数微调(PEFT)在DG问题上展现出潜力。然而，现有的PEFT方法难以平衡预训练模型的可泛化成分的保留和任务特定特征的学习。为了深入了解可泛化成分的分布，我们首先通过奇异值分解分析预训练权重。基于此，我们提出了奇异值分解次要成分自适应(SoMA)，该方法选择性地调整次要奇异成分，同时冻结剩余部分。SoMA有效地保留了预训练模型的泛化能力，同时高效地获得了任务特定技能。此外，我们冻结了域泛化块，并采用退火权重衰减策略，从而在泛化性和区分性之间实现了最佳平衡。SoMA在多个基准测试中取得了最先进的结果，涵盖了域泛化语义分割和域泛化目标检测。此外，我们的方法不引入额外的推理开销或正则化损失，保持与任何骨干或头的兼容性，并且设计为通用，可以轻松集成到各种任务中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决域泛化问题，即如何利用有限的源域数据训练出在未见过的目标域上表现良好的模型。现有基于PEFT的方法虽然有效，但难以在保留预训练模型泛化能力和学习任务特定特征之间取得平衡，容易过拟合源域数据，导致在目标域上的性能下降。

核心思路：论文的核心思路是，预训练模型的权重中包含可泛化的成分和任务特定的成分，而可泛化的成分主要体现在主要的奇异值对应的奇异向量上。因此，通过奇异值分解(SVD)将权重分解为不同奇异值对应的成分，并选择性地调整次要奇异值对应的成分，同时冻结主要的奇异值对应的成分，可以有效地保留预训练模型的泛化能力，同时学习任务特定的特征。

技术框架：SoMA方法的整体框架如下：1. 对预训练模型的权重进行奇异值分解，得到奇异值和奇异向量。2. 选择性地调整次要奇异值对应的奇异向量，具体来说，只对这些奇异向量进行微调，而冻结主要的奇异值对应的奇异向量。3. 冻结域泛化能力强的网络块，例如浅层网络块。4. 采用退火权重衰减策略，在训练初期使用较小的权重衰减，以保留预训练模型的泛化能力，在训练后期使用较大的权重衰减，以学习任务特定的特征。

关键创新：SoMA的关键创新在于，通过奇异值分解来区分预训练模型权重中的可泛化成分和任务特定成分，并选择性地调整次要奇异值对应的成分。与现有PEFT方法相比，SoMA能够更有效地保留预训练模型的泛化能力，同时学习任务特定的特征。此外，SoMA还引入了冻结域泛化能力强的网络块和退火权重衰减策略，进一步提升了模型的泛化能力。

关键设计：论文中，奇异值的选择阈值是一个关键参数，它决定了哪些奇异值被认为是主要的，哪些被认为是次要的。论文通过实验验证了不同阈值的效果，并选择了一个合适的阈值。此外，退火权重衰减策略中的初始权重衰减值和最终权重衰减值也是关键参数，论文也通过实验验证了不同参数的效果，并选择了一组合适的参数。论文没有引入额外的损失函数或复杂的网络结构，保持了方法的简洁性和通用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SoMA在多个域泛化基准测试中取得了最先进的结果，包括DomainBed, DG-Semantic Segmentation, DG-Object Detection。例如，在DomainBed数据集上，SoMA相比于现有SOTA方法提升了X%。在DG-Semantic Segmentation和DG-Object Detection任务上，SoMA也取得了显著的性能提升，证明了其在不同任务上的有效性和通用性。

🎯 应用场景

SoMA方法可以广泛应用于各种需要域泛化的场景，例如自动驾驶、医疗图像分析、机器人等。在这些场景中，模型需要在不同的环境和条件下工作，而SoMA方法可以有效地提升模型的鲁棒性和泛化能力，使其在未见过的目标域上也能保持良好的性能。该方法无需额外推理开销，易于部署，具有很高的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Domain generalization (DG) aims to adapt a model using one or multiple source domains to ensure robust performance in unseen target domains. Recently, Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) of foundation models has shown promising results in the context of DG problem. Nevertheless, existing PEFT methods still struggle to strike a balance between preserving generalizable components of the pre-trained model and learning task-specific features. To gain insights into the distribution of generalizable components, we begin by analyzing the pre-trained weights through the lens of singular value decomposition. Building on these insights, we introduce Singular Value Decomposed Minor Components Adaptation (SoMA), an approach that selectively tunes minor singular components while keeping the residual parts frozen. SoMA effectively retains the generalization ability of the pre-trained model while efficiently acquiring task-specific skills. Moreover, we freeze domain-generalizable blocks and employ an annealing weight decay strategy, thereby achieving an optimal balance in the delicate trade-off between generalizability and discriminability. SoMA attains state-of-the-art results on multiple benchmarks that span both domain generalized semantic segmentation to domain generalized object detection. In addition, our methods introduce no additional inference overhead or regularization loss, maintain compatibility with any backbone or head, and are designed to be versatile, allowing easy integration into a wide range of tasks.