Обучение моделей, способных к self-supervised learning из неразмеченных данных

Обучение моделей, способных к self-supervised learning из неразмеченных данных

Self-supervised learning (SSL, самообучение) — это парадигма машинного обучения, при которой модель генерирует обучающие сигналы непосредственно из неразмеченных входных данных, создавая для себя задачу предобучения (pretext task). Целью является обучение универсальных и мощных представлений данных, которые затем можно эффективно дообучить (fine-tune) на небольшом размеченном наборе данных для решения целевых задач (downstream tasks). Ключевое преимущество SSL — преодоление зависимости от дорогостоящих и трудоемких ручных разметок, что особенно критично в областях с их дефицитом, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP) и анализ медицинских изображений.

Основные принципы и механизмы Self-Supervised Learning

Фундаментальная идея SSL заключается в преобразовании неразмеченных данных в источник супервизии. Это достигается путем конструирования задач, где часть данных маскируется, искажается или используется для предсказания другой части. Модель, решая такие искусственные задачи, вынуждена извлекать глубокие закономерности и структуры данных, формируя качественные внутренние представления (embeddings).

Процесс обычно разделен на два этапа:

• Предобучение (Pre-training): Модель обучается на крупном корпусе неразмеченных данных, решая одну или несколько pretext-задач. На этом этапе обновляются все параметры модели.
• Дообучение (Fine-tuning) или линейное зондирование (Linear Probing): Предобученная модель адаптируется к конкретной целевой задаче. При fine-tuning модель дополнительно обучается на небольшом размеченном датасете, часто с разморозкой всех или части слоев. При linear probing поверх замороженного «ствола» модели (encoder) обучается только простой классификатор (например, линейный слой), что служит индикатором качества извлеченных представлений.

Ключевые методы и архитектуры в Self-Supervised Learning

Методы SSL можно классифицировать по принципу обучения. Две доминирующие парадигмы — это методы, основанные на контрастивном обучении, и методы, основанные на генеративном или реконструктивном подходе.

1. Контрастивные методы (Contrastive Learning)

Цель контрастивных методов — научить модель распознавать, что два варианта (аугментации) одного и того же входного примера (позитивная пара) схожи в пространстве представлений, в то время как представления разных примеров (негативные пары) — различны. Ключевая задача — избежать коллапса (collapse), когда модель вырождается и выдает одинаковые представления для любых входных данных.

• SimCLR (A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations): Метод использует сильные аугментации данных для создания двух вариантов каждого изображения в батче. Модель состоит из encoder (например, ResNet) и проекционной головы (projection head) — небольшой MLP, которая мапит представления в пространство, где применяется контрастивная потеря. Функция потерь — Normalized Temperature-scaled Cross Entropy (NT-Xent), которая максимизирует согласованность для позитивных пар.
• MoCo (Momentum Contrast): Решает проблему необходимости огромного батча для получения множества негативных примеров. MoCo поддерживает динамическую очередь из представлений прошлых батчей, выступающих в роли негативных примеров. Ключевой компонент — momentum encoder, чьи параметры обновляются как медленно движущееся среднее основного encoder, что обеспечивает консистентность представлений в очереди.
• BYOL (Bootstrap Your Own Latent): Инновационный метод, не требующий явного использования негативных пар. Архитектура состоит из двух сетей — online и target. Online сеть обучается предсказывать представление target сети от аугментированной версии того же изображения. Target сеть обновляется как moving average online сети. Предотвращение коллапса достигается за счет архитектурных особенностей и аугментаций.

2. Генеративные и реконструктивные методы

Эти методы напрямую предсказывают или восстанавливают часть входных данных на основе другой части.

• Маскированное моделирование (Masked Modeling): Стало стандартом в NLP после появления BERT. Часть входной последовательности (токенов) маскируется, и модель обучается предсказывать эти маскированные элементы на основе контекста. В компьютерном зрении аналогом стал MAE (Masked Autoencoder): случайные патчи изображения маскируются, encoder обрабатывает только видимые патчи, а decoder восстанавливает оригинальные пиксели маскированных участков.
• Автоэнкодеры с узким горлом (Denoising Autoencoders): Модель обучается восстанавливать исходные данные из их зашумленной версии, что вынуждает ее извлекать устойчивые и значимые признаки.

Практические аспекты обучения

Успешное обучение SSL-моделей требует внимания к ряду критических факторов.

Аугментация данных

Качество аугментаций — решающий фактор для контрастивных методов. Набор преобразований должен сохранять семантическое содержание данных, изменяя несущественные аспекты. Для изображений типичны: случайное кадрирование с изменением размера, изменение цвета (яркость, контраст, насыщенность), размытие, поворот, вырезание (cutout).

Архитектура модели

В качестве encoder (f) в SSL обычно используются стандартные архитектуры: ResNet, Vision Transformer (ViT) для изображений; Transformer для текста и последовательностей. Проекционная головка (g) — это небольшой MLP (обычно 2-3 слоя), который используется на этапе предобучения и отбрасывается при fine-tuning. Предиктивная головка (h) используется в таких методах, как BYOL.

Функции потерь

Выбор функции потерь определяет динамику обучения.

Название функции потерь	Формула / Идея	Методы, где применяется	Назначение
NT-Xent (Normalized Temp.-scaled Cross Entropy)	L = -log(exp(sim(z_i, z_j)/τ) / Σk≠i exp(sim(z_i, z_k)/τ))	SimCLR, MoCo v2	Контрастивное притягивание позитивных пар и отталкивание всех негативных в батче.
InfoNCE	Основана на оценке взаимной информации, формально схожа с NT-Xent.	CPC, MoCo	Максимизация взаимной информации между позитивными примерами.
MSE (Mean Squared Error)	L = ||y — ŷ||2	MAE, Denoising AE	Минимизация ошибки реконструкции пикселей или признаков.
Cosine Similarity Loss	L = 2 — 2 sim(z, ŷ)	BYOL, SimSiam	Максимизация косинусного сходства между предсказанием и целевым представлением.

Оптимизация и вычислительные ресурсы

Предобучение SSL-моделей — вычислительно интенсивный процесс, часто требующий множества GPU/TPU и обучения в течение сотен или тысяч эпох на больших датасетах (например, ImageNet). Используются оптимизаторы AdamW, LARS (для больших батчей) с косинусным расписанием скорости обучения и «разогревом» (warmup). Значительную роль играет размер батча: для контрастивных методов он часто составляет от 256 до 4096 и более примеров.

Оценка качества полученных представлений

Поскольку на этапе предобучения отсутствует явная целевая метрика, качество модели оценивается косвенно, путем передачи извлеченных представлений на решение downstream-задач. Основные протоколы оценки:

• Линейное зондирование (Linear Probing): Обучается линейный классификатор поверх замороженного encoder. Высокий accuracy свидетельствует о том, что представления хорошо разделяют классы.
• Дообучение (Fine-tuning): Полная модель или ее часть дообучается на целевом датасете. Это основной практический сценарий, и здесь SSL-модели часто превосходят модели, обученные с полным контролем (supervised) с нуля, особенно при малом количестве размеченных данных.
• Оценка по k-NN классификатору: Классификация представлений валидационного набора методом k ближайших соседей по представлениям обучающего набора. Быстрый и не требующий оптимизации способ оценки.
• Перенос на несколько датасетов (Transfer Learning): Окончательная проверка — способность модели хорошо работать на наборах данных, не участвовавших в предобучении.

Применения в различных модальностях данных

Компьютерное зрение

SSL произвело революцию в компьютерном зрении. Методы типа SimCLR, MoCo, BYOL и MAE позволяют обучать модели (ResNet, ViT), которые на многих задачах (классификация, детекция объектов, семантическая сегментация) сравниваются или превосходят модели, предобученные с учителем на ImageNet, что стало новым стандартом в отрасли.

Обработка естественного языка (NLP)

SSL является доминирующим подходом в современном NLP. Модели-трансформеры, такие как BERT (маскированное языковое моделирование), GPT (авторегрессионное моделирование), предобучаются на терабайтах текста и затем адаптируются для задач классификации, вопросно-ответных систем, суммаризации и т.д.

Другие модальности

Принципы SSL успешно применяются в аудио (предсказание временных сегментов, контрастивное обучение на спектрограммах), в работе с графами (предсказание маскированных узлов или ребер), в мультимодальном обучении (например, контрастивное обучение на парах «изображение-текст», как в CLIP).

Тенденции и будущие направления

• Мультимодальное самообучение: Обучение единых представлений из данных разных типов (текст, изображение, звук) без явной парной разметки. Пример — модели типа CLIP и ALIGN.
• Уменьшение вычислительных затрат: Разработка более эффективных методов, снижающих требования к размеру батча и длительности обучения.
• Теоретическое обоснование: Углубленное изучение теории, стоящей за успехом SSL, включая понимание механизмов предотвращения коллапса и роли различных компонентов архитектуры.
• Универсальные модели: Создание крупных предобученных моделей (Foundation Models), способных решать широкий спектр задач с минимальной донастройкой.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Чем self-supervised learning принципиально отличается от unsupervised learning?

Unsupervised learning (неконтролируемое обучение) — это широкий термин, обозначающий все методы обучения без явных меток, включая кластеризацию и уменьшение размерности. Self-supervised learning — это конкретное подмножество unsupervised learning, где система явным образом создает для себя задачу супервизии (pretext task) из структуры данных, чтобы извлечь полезные представления для последующего переноса.

Почему SSL-модели не страдают от «коллапса» (выдачи константных представлений)?

Разные методы решают эту проблему по-разному. Контрастивные методы (SimCLR, MoCo) используют негативные примеры, которые явно отталкивают представления разных изображений. Методы вроде BYOL и SimSiam предотвращают коллапс за счет асимметричности архитектуры (использование predictor, stop-gradient, momentum encoder) и сложных аугментаций, которые создают «достаточно разные» views одного изображения, чтобы задача предсказания оставалась нетривиальной.

Всегда ли SSL превосходит обучение с учителем (supervised learning)?

Нет, не всегда. На очень больших размеченных датасетах для конкретной задачи классическое обучение с учителем может показывать сопоставимые или лучшие результаты. Однако ключевое преимущество SSL проявляется в двух сценариях: 1) Когда размеченных данных мало, а неразмеченных — много. Предобучение на SSL резко повышает качество последующего дообучения. 2) Когда необходимы универсальные, обобщенные представления для широкого круга downstream-задач. SSL-модели часто лучше переносятся на новые домены.

Как выбрать между контрастивным методом и методом маскирования (например, MAE)?

Выбор зависит от данных и ресурсов. Контрастивные методы (SimCLR, BYOL) исторически доминировали для CNN-архитектур и требуют тщательного подбора аугментаций. Методы маскирования (MAE) особенно хорошо сочетаются с архитектурами Transformer (ViT), менее чувствительны к набору аугментаций и могут быть более вычислительно эффективны на этапе предобучения, так как обрабатывают только часть данных (немаскированные патчи). MAE также часто показывает лучшее качество при линейном зондировании.

Можно ли применять SSL к небольшим собственным датасетам?

Да, но с оговорками. Эффективность SSL напрямую зависит от объема и разнообразия данных для предобучения. На очень маленьком датасете (менее 10 тыс. примеров) выгода от SSL может быть незначительной. Рекомендуется использовать техники, менее требовательные к размеру батча (например, MoCo или BYOL), и, по возможности, начинать с моделей, предобученных на крупных публичных датасетах (ImageNet, OpenImages), с последующей донастройкой на своем неразмеченном корпусе (Domain Adaptation).

Каковы основные вычислительные ограничения SSL?

Главные ограничения — объем памяти GPU/TPU и время обучения. Контрастивные методы требуют больших батчей для получения достаточного количества негативных примеров, что упирается в память. Обучение на сотнях тысяч или миллионах изображений до сходимости может занимать дни или недели на кластерах из десятков ускорителей. Это делает исследования и разработку в области SSL ресурсоемкими.