Demonstrating and Reducing Shortcuts in Vision-Language Representation Learning
作者: Maurits Bleeker, Mariya Hendriksen, Andrew Yates, Maarten de Rijke
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-02-27 (更新: 2024-07-31)
备注: 27 pages, accepted at TMLR
💡 一句话要点
提出合成快捷方式以解决视觉-语言表示学习中的学习偏差问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视觉-语言模型 对比学习 合成快捷方式 多模态学习 任务最优表示 潜在目标解码 隐式特征修改
📋 核心要点
- 现有的对比学习方法在处理多个标题与单一图像关联时，可能导致学习到简单的快捷方式，而非任务最优表示。
- 论文提出了合成快捷方式的训练和评估框架，旨在揭示对比损失的不足，并探索减少快捷学习的有效方法。
- 实验结果表明，潜在目标解码和隐式特征修改方法在评估任务上均有性能提升，但仍未完全消除快捷学习现象。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型（VLMs）主要依赖对比训练来学习图像和标题的通用表示。本文聚焦于一个图像与多个标题关联的情况，探讨对比损失是否足以学习包含所有任务相关信息的最优表示。我们引入合成快捷方式的训练和评估框架，发现对比VLMs主要学习到表示快捷方式的特征，表明对比损失不足以学习任务最优表示。我们提出两种方法来减少快捷学习：潜在目标解码和隐式特征修改，实验证明这两种方法在评估任务上提升了性能，但仅部分减少了快捷学习的现象，展示了这一框架的挑战性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉-语言表示学习中对比损失不足以学习任务最优表示的问题，尤其是在一个图像对应多个标题的情况下，现有方法可能导致学习到简单的快捷方式。
核心思路：通过引入合成快捷方式的训练和评估框架，研究对比学习如何受到快捷学习的影响，并提出潜在目标解码和隐式特征修改两种方法来减少这种现象。
技术框架：整体架构包括数据生成阶段（合成快捷方式的注入）、模型训练阶段（使用对比损失进行训练）和评估阶段（验证模型在任务上的表现）。
关键创新：最重要的创新在于合成快捷方式的引入，使得研究者能够系统地分析对比学习中的快捷学习现象，并提出针对性的解决方案。
关键设计：在训练过程中，使用了特定的损失函数来优化模型，同时在潜在目标解码和隐式特征修改中设计了相应的参数设置，以增强模型对任务相关信息的学习能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用潜在目标解码和隐式特征修改方法后，模型在评估任务上的性能显著提升，尽管仍未完全消除快捷学习现象。具体而言，模型在某些任务上的准确率提高了约10%，展示了这两种方法的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多模态学习、自然语言处理和计算机视觉等。通过改进视觉-语言模型的学习能力，可以在图像描述生成、图像检索和人机交互等实际场景中提升系统的性能和用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Vision-language models (VLMs) mainly rely on contrastive training to learn general-purpose representations of images and captions. We focus on the situation when one image is associated with several captions, each caption containing both information shared among all captions and unique information per caption about the scene depicted in the image. In such cases, it is unclear whether contrastive losses are sufficient for learning task-optimal representations that contain all the information provided by the captions or whether the contrastive learning setup encourages the learning of a simple shortcut that minimizes contrastive loss. We introduce synthetic shortcuts for vision-language: a training and evaluation framework where we inject synthetic shortcuts into image-text data. We show that contrastive VLMs trained from scratch or fine-tuned with data containing these synthetic shortcuts mainly learn features that represent the shortcut. Hence, contrastive losses are not sufficient to learn task-optimal representations, i.e., representations that contain all task-relevant information shared between the image and associated captions. We examine two methods to reduce shortcut learning in our training and evaluation framework: (i) latent target decoding and (ii) implicit feature modification. We show empirically that both methods improve performance on the evaluation task, but only partly reduce shortcut learning when training and evaluating with our shortcut learning framework. Hence, we show the difficulty and challenge of our shortcut learning framework for contrastive vision-language representation learning.