解説: Metadata Normalization

CVPR2021論文読み会(後編)

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1. Metadata Normalization CVPR2021読み会（後編）2021/07/31 井上 直⼈ (Naoto Inoue) 0
2. ⾃⼰紹介 1 現職： CyberAgent AI Lab 研究員 (2021.4~) 現研究：広告クリエティブの制作⽀援と⾃動⽣成 • Multi-modal data, vector format data • CVPR2021論⽂まとめブログ を書きました 前職(?)：博⼠@相澤⼭﨑松井研（東⼤） (~2021.3) Domain adaptation や image-to-image translation 周りの研究 • Domain adaptation for object detection [Inoue+, CVPR’18] • Reinforcement learning for low-level image processing [Furuta+, AAAI‘19] • Line drawing generation from a single RGB image [Inoue+, Pacific Graphics’19] • Ambient occlusion generation from a single RGB image [Inoue+, EuroGraphics’20]
3. 概要 2 [project] / [paper] メタデータを⽤いた正規化層の提案
4. メタデータの扱いの重要性 例：気温と防寒着の売れ⾏きの関係を線形回帰 (𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏) 3 温度 𝑥 売り上げ 𝑦 → 暑いほど売れる..? (常識的におかしい)
5. メタデータの扱いの重要性 例：気温と防寒着の売れ⾏きの関係を線形回帰 (𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏) 4 メタデータの扱いを間違えると真逆の結論に ブランドA ブランドB ブランドC 温度 𝑥 売り上げ 𝑦
6. 対策 固定効果対策にダミー変数を⼊れる (𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏 + 𝑚# ) 5 ブランドA ブランドB ブランドC 温度 𝑥 売り上げ 𝑦 ブランドごとに固定の値
7. CVでの応⽤可能性？ ⾮⾃明 • ピクセル⼊⼒かつ⼤規模データだと計算量が厳しい・ピクセル間相関がある • 事前に特徴量抽出するのは可能だが，多くの問題はNNでの特徴抽出と分 類・回帰を同時に⾏うので精度が保証できない・そのまま使えない 実在 6 タスク 入力 出力 メタデータ 引用 性別認識 画像 性別（男/女） 人種(肌の色) [Yang+, FAT’20] 行動認識 映像 行動ラベル シーンラベル [Choi+, NeurIPS’19] 病気認識 3D MRI scan 病気ラベル 撮影機械 [Brookhart+, Med. Care’10]
8. 提案⼿法 メタデータの影響を排除するための， BN等の代わりになる正規化層の提案 • 追加パラメータ無しで組み込める • 元モデルの学習はそのまま⾏える（特殊なロスがいらない，𝛽の計算だけ） 7 Fig from: Group Normalization [Wu+, CVPR’18]
9. Metadata Normalization 操作：ある層の⼊⼒𝑓から，メタデータ空間に直交する成分𝑟を取り出す ポイント： • 𝛽は学習するパラメタではなくただの統計量の⾏列(例：BNの移動平均) • メタデータが無相関なら𝛽はゼロに近づくはず 8 𝑟 = 𝑓 − 𝑥𝛽 出力 入力 メタデータ
10. 簡単な場合 (Full-batch) Full-batch (全データを⼀気に⾒ることができる) 𝒙# ∈ ℝ$： 𝑖番⽬のサンプルが持つメタデータ 𝑿 = [𝒙% , 𝒙& , … , 𝒙' ](：全Nサンプルのメタデータの⾏列 𝒇 = [𝑓%, 𝑓&, … , 𝑓'] ∈ ℝ'：あるレイヤで抽出された全Nサンプルの特徴 𝒇 = 𝑿𝛽 + 𝒓で 𝒓 𝟐 を最⼩化する𝛽を求める(ordinary least square estimator for GLM) → 閉形式の解が解析的に求まり，𝛽と𝒓が簡単に計算できる 9 𝒓 = 𝒇 − 𝑿𝛽 出力 入力 メタデータ
11. 難しい場合 (Mini-batch) Mini-batch (NNと組み合わせる場合⼤体これ) 𝑀：ミニバッチ内のデータ数 (𝑀 ≪ 𝑁) ; 𝑿 ∈ ℝ*×$：ミニバッチ内のメタデータの⾏列 < 𝒇 ∈ ℝ*：あるレイヤで抽出された全Mサンプルの特徴 逆⾏列(K×K)計算が重い・𝛽の推定が不正確 10 𝒓 = 𝒇 − 𝑿𝛽 出力 入力 メタデータ
12. 式変形（最重要） 11 NNに非依存 ∑ = 𝑿,𝑿 は学習と関係ないので事前に全データで計算できる NNに依存
13. 交絡効果 (Confounding Effects) メタデータ𝑿が⼊⼒𝒇だけでなく出⼒𝒚とも相関してしまうケース 12 𝑿, 𝒚のそれぞれに対して𝛽𝑿, 𝛽𝒚 を⽤意して解析 メタデータの影響分だけを除去する
14. 実装詳細 Q. どのレイヤに⼊れるか？ A. 後ろの⽅(⾼次元特徴が抽出されている段階で) Q. テスト時の𝛽はどうする？ A. 学習時にバッチ毎に推定した値から移動平均を計算しておく Q. メタデータの形式は？ A. Categorical / continuous どちらでもOK (categoricalはone-hotにする(はず)) 13
15. 評価指標 dcor2↓ • ⾼次元な変数間の⾮線形な依存関係を測る，メイン指標 • ⼩さいほど良くて0.0だと完全に独⽴ • 抽出した特徴とメタデータ変数（どちらも⾼次元）を⼊れる bAcc • Balanced accuracy, class毎にaccuracyを計算した平均 • 理論的な上限の値に近いほど良い 14
16. 実験（合成データ） 15 最後のFC層の所”だけ” Conv層にも追加
17. 実験（合成データ） 16 バッチサイズを変えた時に，エポック毎のdcor2を可視化 • バッチサイズが⼩さいほどメタデータの影響を受けやすい(全⼿法) • 提案⼿法はバッチサイズが⼤きいとかなり強⼒に作⽤する
18. 実験（合成データ） 17 提案⼿法はメタデータ情報をより無視して特徴を埋め込める
19. 実験（実データ，GS-PPB） 18 データ：GS-PPB dataset • サンプル数：1.2k • ⼊⼒：顔画像 • 出⼒：性別（男・⼥） • メタデータ：明暗情報 1 (lighter) to type 6 (darker) モデル：ImageNet-pretrained VGG16 • Shadeバイアスがかかっていることが知られている [Yang+, FAT’20]
20. 実験（実データ，GS-PPB） 19 データ：GS-PPB dataset Shadingに非頑健
21. 実験（実データ，HVU） 20 データ：GS-PPB dataset • サンプル数：572k clips of 882 actions • ⼊⼒：ビデオ • 出⼒：⾏動認識のラベル（882種） • メタデータ：シーンラベル（282個） モデル：3D-resnet18 • 背景情報だけでそこそこ解けてしまう＝バイアスがある [Choi+, NeurIPS’19]
22. 実験（実データ，HVU） 21 提案⼿法でdcor2は⼤幅に改善，が精度としては落ちる • (感想) Out-of-context actions とかで検証できるともっと説得⼒が増しそう
23. 実験（実データ，Multi-site Medical Data） 22 データ： Multi-site Medical Data • ⼊⼒：3D MRI scans • 出⼒：病気ラベル（2種 × {yes, no} → 4通り） • メタデータ：どのマシンで取得したか
24. 実験（実データ，Multi-site Medical Data） 23 提案⼿法でdcor2が改善
25. 議論（個⼈の感想） ⼊⼒にconcatじゃだめ？ • CNNでは⼤変そうだけどTransformerだとtokenで素直に表現出来る気も？ • 実験結果が欲しかった 回帰問題では使えるのか？ • 丁度良いデータがなかったのか不都合なのか読み取れなかった Invariant feature learning (e.g., [Moyer+, NeurIPS’18])との⽐較実験がないのは何故? • バイアスを明⽰的に使ってるし↑なので多分⼤丈夫とは思うが.. Domain adaptation / generalization系との⽐較実験がないのは何故？ • これも⼿法毎に適切な実装とチューニングがいるので⼤変かつ微妙そうだが 24
26. まとめ 25 メタデータの影響を排除するための， BN等の代わりになる正規化層の提案 • 追加パラメータ無しで組み込める • 元モデルの学習はそのまま⾏える（特殊なロスがいらない，𝛽の計算だけ）