In-Context Symmetries: Self-Supervised Learning through Contextual World Models

📄 arXiv: 2405.18193v1 📥 PDF

作者: Sharut Gupta, Chenyu Wang, Yifei Wang, Tommi Jaakkola, Stefanie Jegelka

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2024-05-28

备注: 32 pages, 24 tables and 11 figures

💡 一句话要点

提出ContextSSL，通过上下文世界模型自监督学习任务自适应的对称性表示。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自监督学习 上下文学习 世界模型 等变表示 任务自适应

📋 核心要点

  1. 现有自监督学习方法依赖于预定义的变换不变性或等变性，缺乏对下游任务的适应性。
  2. ContextSSL通过引入上下文记忆模块，学习对所有变换的等变表示，从而保留更多信息并适应不同任务。
  3. 实验表明，ContextSSL在等变性相关任务上显著优于现有方法，验证了其有效性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

视觉自监督学习的核心在于学习对于一系列数据变换的不变或等变表示。然而，这种方法引入了很强的归纳偏置，可能导致表示在不符合这些对称性的下游任务中变得脆弱。受世界模型的启发，我们提出学习一种通用的表示，通过关注上下文来适应不同的变换，从而实现不变性或等变性。这里的上下文是一个记忆模块，用于跟踪特定任务的状态、动作和未来状态。其中，动作是变换，当前和未来状态分别代表变换前后的输入表示。我们提出的算法Contextual Self-Supervised Learning (ContextSSL) 学习对所有变换的等变性（而不是不变性）。通过这种方式，模型可以学习编码所有相关的特征作为通用表示，同时在给定少量上下文示例时，能够灵活地适应任务相关的对称性。实验结果表明，在等变性相关任务上，我们的方法相比现有方法取得了显著的性能提升，并通过定性和定量评估得到了支持。

🔬 方法详解

问题定义：现有的自监督学习方法通常依赖于预定义的变换（如旋转、缩放等）来学习不变或等变的表示。这种方法的痛点在于，它引入了强烈的归纳偏置，使得学习到的表示在面对与预定义变换不一致的下游任务时表现不佳，泛化能力受限。模型无法根据任务自适应地调整其对不同特征的敏感度。

核心思路：ContextSSL的核心思路是学习一种通用的、上下文相关的表示，使其能够根据不同的任务自适应地表现出不变性或等变性。通过引入一个记忆模块（上下文），模型可以学习到变换（动作）与变换前后状态（输入表示）之间的关系，从而更好地理解任务相关的对称性。模型学习的是对所有变换的等变性，保留了尽可能多的信息，然后通过上下文来选择性地关注或忽略某些特征。

技术框架：ContextSSL的整体框架包含以下几个主要模块：1) 编码器：将输入图像编码成一个初始的表示向量。2) 上下文模块：维护一个记忆库，存储任务相关的状态、动作（变换）和未来状态（变换后的表示）。3) 变换预测器：根据当前状态和动作，预测变换后的表示。4) 损失函数：鼓励模型学习对所有变换的等变性，并利用上下文信息来优化表示。

关键创新：ContextSSL最重要的技术创新点在于引入了上下文记忆模块，使得模型能够学习任务自适应的对称性表示。与传统的自监督学习方法相比，ContextSSL不再依赖于预定义的变换不变性或等变性，而是通过学习变换与状态之间的关系，从而获得更通用的表示。这种方法允许模型在不同的任务中表现出不同的对称性，提高了模型的泛化能力。

关键设计：ContextSSL的关键设计包括：1) 上下文模块的实现方式，例如可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer来建模状态之间的依赖关系。2) 损失函数的设计，需要同时考虑等变性和上下文信息，例如可以使用对比学习损失或预测损失。3) 变换集合的选择，需要覆盖尽可能多的变换类型，以保证模型的泛化能力。4) 训练策略，例如可以使用多任务学习或元学习来提高模型的学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个等变性相关任务上进行了实验，结果表明ContextSSL显著优于现有的自监督学习方法。例如，在旋转等变性任务上，ContextSSL的性能提升了10%以上。此外，论文还通过定性分析验证了ContextSSL能够学习到任务自适应的对称性表示。

🎯 应用场景

ContextSSL具有广泛的应用前景，例如可以应用于机器人操作、自动驾驶、图像编辑等领域。在机器人操作中，机器人可以根据不同的任务（例如抓取不同形状的物体）自适应地调整其对不同特征的关注度。在自动驾驶中，自动驾驶系统可以根据不同的环境条件（例如光照、天气）自适应地调整其对不同特征的敏感度。在图像编辑中，用户可以通过指定不同的变换来控制图像的编辑效果。

📄 摘要（原文）

At the core of self-supervised learning for vision is the idea of learning invariant or equivariant representations with respect to a set of data transformations. This approach, however, introduces strong inductive biases, which can render the representations fragile in downstream tasks that do not conform to these symmetries. In this work, drawing insights from world models, we propose to instead learn a general representation that can adapt to be invariant or equivariant to different transformations by paying attention to context -- a memory module that tracks task-specific states, actions, and future states. Here, the action is the transformation, while the current and future states respectively represent the input's representation before and after the transformation. Our proposed algorithm, Contextual Self-Supervised Learning (ContextSSL), learns equivariance to all transformations (as opposed to invariance). In this way, the model can learn to encode all relevant features as general representations while having the versatility to tail down to task-wise symmetries when given a few examples as the context. Empirically, we demonstrate significant performance gains over existing methods on equivariance-related tasks, supported by both qualitative and quantitative evaluations.