Identifying and Mitigating Model Failures through Few-shot CLIP-aided Diffusion Generation

📄 arXiv: 2312.05464v1 📥 PDF

作者: Atoosa Chegini, Soheil Feizi

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-09

💡 一句话要点

提出基于少量样本CLIP辅助扩散生成框架，自动识别并缓解模型失效问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 模型失效 扩散模型 数据增强 CLIP ChatGPT 鲁棒性 少样本学习

📋 核心要点

  1. 深度学习模型在罕见背景下易失效，人工分析成本高昂，亟需自动化的失效模式识别方法。
  2. 利用ChatGPT和CLIP生成失效模式的文本描述，再用扩散模型合成数据，增强模型鲁棒性。
  3. 实验表明，该方法在多种模型和数据集上，对困难子群体的准确率提升显著，平均提升约21%。

📝 摘要（中文）

深度学习模型在处理具有挑战性的子群体时，可能会遇到意想不到的失效情况。一个常见原因是训练期间很少出现的背景中出现物体。为了更好地理解这些失效模式，人工生成可解释的描述非常重要，但成本高昂。本研究提出了一个端到端框架，利用大型语言模型(ChatGPT)和视觉-语言深度模型(CLIP)的能力，生成与虚假相关性（例如，很少见的背景）相关的失效模式的文本描述，无需人工干预。这些描述可用于使用生成模型（如扩散模型）生成合成数据。该模型现在可以使用这些生成的数据来学习其弱点，并提高其在每类数据不常见背景上的性能。我们的方法是一种广泛的解决方案，有望在理解模型失效模式和加强各种失效场景（例如，背景、颜色）中的深度学习模型方面取得进展，且只需少量样本。实验表明，在40个不同的模型（如ResNets、EfficientNets、DenseNets、Vision Transformer (ViT)、SwAVs、MoCos、DINOs和CLIPs）在各种数据集（如ImageNet-1000、CIFAR-10和CIFAR-100）上，在困难子群体（特别是错误的背景关联）上的准确率有了显著提高（约21%）。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决深度学习模型在遇到训练数据中罕见或未见过的背景时，性能显著下降的问题。现有方法通常依赖人工分析和标注来识别这些失效模式，成本高昂且效率低下。此外，简单的数据增强方法可能无法有效解决由虚假相关性引起的失效问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（ChatGPT）和视觉-语言模型（CLIP）的强大能力，自动生成对模型失效模式的文本描述。这些描述随后被用于指导扩散模型生成合成数据，从而扩充训练集，使模型能够学习并克服其在特定背景下的弱点。这种方法旨在通过自动化和数据增强来提高模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 失效模式识别：使用模型预测错误的数据样本，并利用CLIP提取图像特征。2) 文本描述生成：将CLIP特征输入ChatGPT，生成对失效模式的文本描述，例如“一只鸟站在雪地上”。3) 合成数据生成：使用文本描述作为提示，指导扩散模型生成相应的合成图像。4) 模型微调：将原始训练数据与合成数据混合，对模型进行微调，使其能够更好地处理罕见背景。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其自动化识别和缓解模型失效模式的能力。与传统方法相比，该方法无需人工干预即可生成对失效模式的描述，并利用这些描述生成针对性的合成数据。此外，该方法结合了大型语言模型、视觉-语言模型和生成模型，充分利用了各自的优势。

关键设计：在文本描述生成阶段，使用了少量样本（few-shot）提示ChatGPT，以提高生成描述的准确性和相关性。在合成数据生成阶段，使用了扩散模型，因为其能够生成高质量、多样化的图像。在模型微调阶段，需要仔细调整原始数据和合成数据的比例，以避免过拟合合成数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在ImageNet-1000、CIFAR-10和CIFAR-100等数据集上，对ResNets、EfficientNets、DenseNets、Vision Transformer (ViT)等40种不同的模型进行了测试，在困难子群体（特别是错误的背景关联）上的准确率平均提升了约21%。这表明该方法能够有效地提高模型在罕见背景下的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种计算机视觉任务中，例如图像分类、目标检测和图像分割。通过自动识别和缓解模型失效模式，可以提高模型在实际应用中的鲁棒性和可靠性。此外，该方法还可以用于评估模型的安全性，并发现潜在的对抗性攻击。

📄 摘要（原文）

Deep learning models can encounter unexpected failures, especially when dealing with challenging sub-populations. One common reason for these failures is the occurrence of objects in backgrounds that are rarely seen during training. To gain a better understanding of these failure modes, human-interpretable descriptions are crucial for further analysis and improvement which is expensive. In this study, we propose an end-to-end framework that utilizes the capabilities of large language models (ChatGPT) and vision-language deep models (CLIP) to generate text descriptions of failure modes associated with spurious correlations (e.g. rarely seen backgrounds) without human-in-the-loop intervention. These descriptions can be used to generate synthetic data using generative models, such as diffusion models. The model can now use this generated data to learn from its weaknesses and enhance its performance on backgrounds that are uncommon for each class of data. Our approach serves as a broad solution, promising progress in comprehending model failure modes and strengthening deep learning models across a wide range of failure scenarios (e.g. bacckgrounds, colors) automatically in a few-shot manner. Our experiments have shown remarkable \textbf{improvements in accuracy ($\sim \textbf{21%}$)} on hard sub-populations (particularly for wrong background association) across $40$ different models, such as ResNets, EfficientNets, DenseNets, Vision Transformer (ViT), SwAVs, MoCos, DINOs, and CLIPs on various datasets such as ImageNet-1000, CIFAR-10, and CIFAR-100.