Transformer系列学习笔记(mae+bert+vit等等)_mae bert

提示：本人还在学习当中，所作笔记仅供大家参考，若有问题欢迎大家指出！

---

Transformer

注意力机制：定这样一个场景：把输入信息向量X看做是一个信息存储器，现在给定一个查询向量g(目标字)，用来查找井选择x中的某些信息（即根据g有偏重的从x中选取出某些东西），那么就需要知道被选择信息的索引位置。采取"软性”选择机制，不是从存储的多个信息中只挑出一条信息来，而是雨露均沾，从所有的信息中都抽取一些，只不过最相关的信息抽取得就多一些。


注意力分数：描述注意力关注程度，不同注意力机制的打分函数不同
注意力权重是注意力分数soft Max的结果
使用注意力机制的seq2seq：
自注意：将x用不同的线性变换得到key，value和query来对序列抽取特征，优点•完全并行、最长序列为1、但对长序列计算复杂度高
交叉注意力：输入有x,y。K,V由x线性变换得到，Q由y线性变换得到

Transformer：Transformer的编码器由6个Encoder组成，解码器由6个Decoder组成，输入数据经由6个Encoder编码后，输入到6个Decoder中完成解码，产生最终输出结果。
Transformer中每一个Encoder模块的内部结构如下图所示

注意力机制概述：
假设输入是n个字，n个字进入embedding后输出为m * n，即每个字用一个m长的向量表示
位置编码则是对m * n中的每个数计算得到一个也是长为m * n的输出，再于词向量相加即可，所以输出还是m * n
在自注意力中，矩阵乘法能够的到相关性的原因在于向量点乘计算在空间上算的是位置，所以自注意力其实是得到了每个词的自注意力系数

总模型，其中一些跳跃的箭头指残差连接，feed forward就是一个mlp

下面解释一下上面的图 左边部分是编码器，右边部分是解码器
transformer和rnn在处理时序信息的不同点在于，transformer是同时拿到所有时刻的信息，然后在输出时用掩码机制使得它看不到当前时刻后面的信息，而rnn是每次的输入是上时刻的输出和这时刻的输入，即每次记录上时刻的信息。
掩码注意力机制就是对于当前时刻后面的信息，将他全部设为一个非常小的负数，这样再SoftMax后，这些值都会变成0
在机器翻译中，编码器是将一个长为n的句子转换为也是长为n的序列，但其中每个值是对应每个词的一个向量表示。解码器是将编码器的输出加工成一个长为m的向量，解码器与编码器的不同在于编码器是一个词一个词的运算输出，解码器则不需要，生成的序列长度也是不定的(翻译的结果长度是不定的 )
问题： 如果不是自主意力机制，那么key,value,query都是什么？
Transformer中的自注意力机制：见下面的左图
输出是value的加权和，每个value权重是这个value对应的每个key和query的相似度来计算的。 即相识度高的，权重会比较大
这个相似度不同的的注意力机制有不同的算法
在transformer中，这个相似度的计算公式是对每一个query和key做内积，值越大则相识度越高，最后对于内积值再除以根号d，d是key的长度，最后在套上个softmax得到权重
之所以除于d是因为softmax函数对于大值会输出更靠近1，而小值会靠近于0，这是因为softmax是分类运算，对于置信度大的我们希望它更靠近于1，这样就完成了分类，梯度就会渐渐收，即梯度比较小了。但在transformer的注意力中这样不利于梯度计算，因为梯度越大就越还没有到收的地步
多头注意力机制的基本思想是类似于多通道的卷积。看下面的右图
其中线性层其中一个作用是投影，先投影到低维并且增加一个可学习的权重参数W，再投影回原来维数
cancat是对h层自注意机制的输出进行合并操作 在transformer中h=8
head即是每一层 自注意力的输出。W是可学习的权重参数，WO是最后一层linear
embedding就是将输入文本转为数字表示，初始时是随机的值，然后训练改变这些值
matmul表示矩阵乘法， scale是除根号d
掩码的多头自注意力：
position encoding则是将这个词的位置加入到下一个计算的输入内，从而获得时序信息
即用长为512的一个向量来表示位置值，这个512是因为前面输入的长度为512，保持一致
这个向量的计算是通过一个cos,sin函数计算出来的，那么他的值会在-1到1间，和前面的输入的数据的大小差不多。 输出则就是把这个记录位置信息的向量和前面输入的向量相加即可

对transformer的评价：
为什么现在基于transformer的模型都特别大特别贵，因为transformer需要更大的模型更多的数据去训练才能达到和cnn.rnn差不多的效果，这是为什么呢？能改进吗？
因为它是多模态的，对不同的任务都能抓取其中的特征信息，抓去的信息太广泛这样
transformer缺点，自注意力是对所有数据作加权和，没必要对所有数据加权和
然后矩阵乘法计算量挺大
为什么能打赢RNN，它不会对数据顺序建模
RNN可以显示的建模序列信息
因为用了一个跟广泛的归纳偏置，使得其能处理更一般化的信息，这就是为什么transformer更贵，模型更大的原因

rnn的缺点是每时刻都需要上一时刻的输出作为输入，无法并行。
因为需要记住前面时刻的时序信息，在句子比较长时，内存开销大
有许多改进方法，但本质问题没有解决

MAE

mae：是bert和vit的结合版，用于修复还原图片文本这样
将一张图片分块后按随机遮住一部分图像块，将未遮住的部分放入编码器训练，将训练的结果加上一些空（即原来遮住的地方），放入解码器生成一张完整的图片
encoder是较大的vit，decoder是由较小的vit块构成，
covmae(mcmae)
在mae的基础是加入了特征金字塔和局部归纳偏置。
具体看下图：transformer encoder前有两个卷积网络，用于提取不同尺度的特征C1,C2，transformer encoder处理C2获得C3，C1,C2，C3分别经过mask后拼接一起进入decoder。因为卷积后面的感受野比较大，如果在C1使用随机掩码，则C2会看到C1被掩码的一些信息，所以不能使用随机掩码。作者的处理是在C3使用随机掩码，然后对C3的掩码部分分别放大2被。4倍得到C1,C2的掩码。掩码方式为对于224224，先patch embed成C56*56，然后将掩码区域设置为0然后输入到卷积中


E1E2E3加起来是decoder的输入。尺寸不同怎么相加？上采样即可

GAN-MAE：看下图即可，GAN-MAE的效果比mae好，只用200epoch就能达到比mae1600epoch的效果好，代码没有开源

MAGE：MAGE 首先使用 VQGAN [3] 编码器将原始图像转换为离散的语义符。之后，MAGE 对其进行随机掩码，并使用基于 transformer 的 encoder-decoder 结构对掩码进行重构，重构后的语义符可以通过 VQGAN 解码器生成原始图像。通过在训练中使用不同的掩码率，MAGE 可以同时进行生成模型（接近 100% 掩码率）和表征学习（50%-80% 掩码率）的训练。

CAE：CAE(Context AutoEncoder)
按顺序由四个部分组成，
1.未掩码的图片块输入Encoder获得特征EL。
2.一个动量更新的Encoder接收被掩码的图像作为输入，输出EDL(与Encoder共参数)
3.一个模块R，由交叉注意力组成，接收mask token和EL作为输入，输出PL
4.Decoder的输入为PL，输出L 。
loss=L与原始图片做CEloss+PL和EDL做MSEloss * a（系数）

videomae灵感来源于imagemae
视频相邻帧的相关性极强，使用遮掩再预测时可能出现信息泄露。（那么我们遮掩相邻帧重复的区域？）
视频时间冗余极强所以采用90%掩码使得性能提升
videomae2将原来的videomae的数据规模扩大，并使用了双掩码机制，不仅在编码器上掩码，而且在解码器上掩码
下采样，即每隔几帧采一帧，时空块嵌入就是将时空块用向量表示，encoder要大一些

其他

mocov3中提到，训练时冻结patchembed可以提高稳定性
class token:而是引入一个类似flag的class token,其输出特征加上一个线性分类器就可以实现分类
第n+1个token（class embedding）的主要特点是：（1）不基于图像内容；（2）位置编码固定。这样做有以下好处：1、该token随机初始化，并随着网络的训练不断更新，它能够编码整个数据集的统计特性；2、该token对所有其他token上的信息做汇聚（全局特征聚合），并且由于它本身不基于图像内容，因此可以避免对sequence中某个特定token的偏向性；3、对该token使用固定的位置编码能够避免输出受到位置编码的干扰。ViT中作者将class embedding视为sequence的头部而非尾部，即位置为0。这样即使sequence的长度n发生变化，class embedding的位置编码依然是固定的，因此，更准确的来说class embedding应该是第0个而非第n+1个token。另外题主说的“将前n个token做平均作为要分类的特征是否可行呢”，这也是一种全局特征聚合的方式，但它相较于采用attention机制来做全局特征聚合而言表达能力较弱。因为采用attention机制来做特征聚合，能够根据query和key之间的关系来自适应地调整特征聚合的权重，而采用求平均的方式则是对所有的key给了相同的权重，这限制了模型的表达能力。

BERT的全称，Bidirectional Encoder Representation from Transformer(来自 Transformer的双向编码器表征)，可以看出BERT是基于Transformer模型的，但是只是其中的编码器。相当于只有编码器的transformer
bert的初始任务是用于完型填空，其实也是生成类模型
基于微调的NLP模型，预训练的模型抽取了足够多的信息，新的任务只需要增加一个简单的输出层
在Bert中用的是基于微调的预训练，第一次在没有标号的数据中进行预训练，然后将得到的参数用于正式训练，即初始化参数为前面得到的参数。两次训练的模型是一样的，第二次用的是有标号的数据
Bert中提出了一个特殊的分类字符cls，用于代表整个序列做最后的分类操作。这个cls类似于进入分类层前的池化操作。
因为输出维度是多维的，在进入分类层前要做池化操作降维，降到一维，但如果使用平均池化，则对所有权重取平均，不利于自注意力的表达，因为自注意力是根据相似度取不同权重的，所以用一个可学习的cls token来达到一个对所有降维的操作，并且可以获得不同的权重

bert的输入是两个句子，它将两个句子拼接起来。cls+句子A+分隔符+句子b+分隔符
如果 没有句子b则就是cls+句子A+分隔符
输入数据的处理为embed+pos+seq(embed+词位置信息+段落位置信息(0/1区分每个词是第一段还是第二段)）

VIT visual transformer 将transformer应用到visual领域的一个最大的问题就是，transformer的输入是一维向量，而图片是二维向量，如果直接把图片按行拉成一维，则序列长度太大，计算复杂的大大增加，像Bert的输入也就512这样，而一张800x800的图片则就长度就是64万。
VIT的解决办法就是将图片按批量输入，取其中大小为1616为一个批量，这样输入就是196，是可以接受的
VIT这篇论文的主要贡献就是多模态的未来，可以将transformer应用到几乎任何领域
Swin transformer的一个思想也是解决transformer中输入的问题，在vit中的输入是将图片分为一小个patch，将每个patch放入模型中，而swin transformer则模仿卷积的窗口平移操作来输入数据，用一个滑动窗口来输入？
其实就是像下图，将四块分为9块，九块中的的一些块包括四块中多个块的信息，九块是怎么得到的呢？其实就是四块往右下角移动一下，将原来四块就切成了九块，然后先对四块计算，再对九块计算，所以一个block是有两个小块，即下面第二图最右边的图

patch merging操作就是从二维序列中按位置去多个点组成多个小块，即把一个二维序列重组，如下图


因为将四块分成了九块，计算复杂度增加了2.25倍，我们可以用循环移位方法使得对九块的计算还是计算四块的复杂度。但这样的问题是移位后移过来的部分是不应该做自注意力计算的，因为位置关系发生了变化，解决方法就是用掩码方式解决

GPT 用的是transformer的解码器
DETR
force work：前面的目标检测或多或少都用了许多锚框，在最后加一个nms操作，用锚框计算复杂度大，用nms则不好调参，detr则解决上面问题，即不用锚框，也不用nms，而是使用transformer
对于视频中每一帧，在这张图片上使用卷积及在这帧前后
使用transformer生成许多框，再在这些框中挑一个最合适的框给每个图片中的物体(新的目标函数二分图匹配)
二分图匹配算法解决的问题：就是n个工人去完成m个任务，怎么分配工人使得花费最少
在这里我们假设decoder生成的框就是n个工人，要从中挑选的框就是m个任务。里面的花费就是loss，这样就是一个nm的矩阵找最优解。这个找最优解的算法是匈牙利算法，有对应的函数


object queries是一个可学习的二维向量，使得最后的输出是n维，FFN其实是mlp
VLIT 就是对比学习和VIT的结合，将文本和图片分别输入模型中。提出了文本图片对的数据增强方法
pooler就是一个权重矩阵
小技巧1：对文本做一个mask，即对整个单词盖住，因为对于一些单词，如果只遮住一部分，很容易就能猜到完整的单词

group VIT：64*38是一个group token ，类似于一个cls

grouping block 其实是一个聚类中心的分配，将image token分配到group token中

Vild
左边是模型ViLD-image

GLIP：将上面的整个过程融合成一个模型