Paper | Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
1. 问题
如果我们已知某些视觉任务之间的关联性，那么我们就更好地设计我们的方案。例如，我们可以在这些有关联的任务中，共享监督信息，从而减少对训练数据的需求以及计算量，降低任务系统的复杂度。
关于关联性的挖掘，我们着重介绍Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning这篇文章，来自于斯坦福和伯克利大学，是CVPR2018的best paper。
本文出发点：视觉任务之间是否具有关联性？关联性有多强，怎么衡量？
在本文中，这种关联性及其强弱由一个有向网状结构衡量。作者原话是：
Here what we mean by "structure" is a collection of computationally found relations specifying which tasks supply useful information to another, and by how much.
该结构如图：
图中有23个任务，但在本文中一共研究了26个任务之间的相关性（作者称这26个任务的集合为一个词典）。
这其中有low-level的任务，如去噪，也有high-level的任务，如图像理解Semantic tasks。
有向箭头的起始节点称为“源任务（Source）”，汇入节点称为“目标任务（Task）”。
2. 方法
那么这个结构是如何得到的呢？下图给出了基本流程：
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第一步，对每一个源任务分别进行训练，得到各自的模型和结果。
这一步和我们通常做的一样，我们继续看。
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第二步，我们把刚刚分别训练得到的多个模型的中间结果取出来。
我们可以认为这些中间结果代表：在各自任务下，对输入图像的抽象表示（Representation），与源任务是一一对应的。
然后，我们将这些源任务的Representation，迁移到目标任务上。具体方法是，将源任务中间结果作为输入，输入到一个目标任务（与源任务不同）的网络中，继续训练，并得到最终模型。 -
第三步，测试已经训练好的模型。
可以想像，如果源任务和目标任务的关联性较强，那么迁移就会比较成功，测试结果就会比较理想；反之，若关联性不强，那么迁移就可能不理想，测试结果很糟糕。我们看一个例子：
上一排的源任务是曲线法线任务，下一排的源任务是2.5D分割任务。可见，迁移到不同目标任务的效果是不同的，其中Reshade效果最佳。有趣的是，Reshade效果比Scratch效果还好，Scratch是没有迁移的模型，并且数据量是迁移训练的60倍。
因此，本文用迁移模型的测试结果，作为衡量关联性的一个指标。
归一化后，以源任务和目标任务为两个坐标，我们得到源任务和目标任务之间的关联性矩阵（Affinity matrix）。 -
最后一步，我们通过BIP算法，得到最优迁移策略。
优化目标的是总体的和表现（Summation）最佳（回忆，我们通过测试表现来衡量关联性，反之亦然，我们通过关联性矩阵来量化预期性能），限制条件（可行域）是给定的监督预算（Supervision budget），在本文中定义为从零学习的源任务数目。最后，我们就得到了关联结构。
注意事项：
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第一步为了控制变量，Encoder网络是统一的Res-Net50模型。
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在迁移时，迁移网络应该浅（约2层），数据量少（只有迁移前训练的\(\frac{1}{8}\)到\(\frac{1}{120}\)）。反之，各目标任务的效果都将会很理想（网络复杂，训练集大，怎么能不理想），无法比较可迁移性。
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迁移后，由于目标任务的不同（分类问题或pixel-to-pixel问题等），Decoder网络会略有不同。
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源任务包括多个任务的组合（作者称为High-order transfer，阶数即任务组合数），迁移时的组合方法即合并通道再输入。显然26个任务是任意组合是非常多的，因此作者对每一个目标任务，只考虑其1阶迁移时表现好的前几个任务。
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作者研究了多次迁移（a→b→c），发现和一次迁移（a→c）效果接近，因此在本文中不考虑多次迁移。
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测试loss不可以直接作为关联性指标，否则会出现下图左所示的情况：loss值域不一致。
那么可以线性拉伸到\([0,1]\)吗？不可以，因为loss和模型表现不具有线性关系。两个模型，前者loss为0.01，后者loss为0.02，并不意味着前者是后者的两倍好。
因此，作者首先进行了相对优劣测试。对于同一个目标任务，在同样的测试集上，两两测试迁移模型的表现，计算二者的相对胜率。比如，迁移模型1在60%的测试图片上胜出，迁移模型2在40%的测试图片上胜出，那么迁移模型1就比迁移模型2强\(\frac{60}{40}\)倍，迁移模型2就比迁移模型1强\(\frac{40}{60}\)倍。然后，利用AHP方法，就可以将相对权重转换为绝对权重，并且这些绝对权重是在\([0,1]\)之间的。这些绝对权重就是所谓的关联性指标。
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我们还可以给不同的目标任务以不同的重要性（权重），或者量化标注任务难度，来调整我们的BIP优化策略。
3. 实验设计
最后，作者是怎么设计实验来验证该方法的呢？
首先作者强调，本文的重点不在“超越state-of-the-art"，因此只拿了Depth estimator模型和state-of-the-art进行对比，发现胜率达到88%，loss也更少。本文训练的很多task-specific网络的性能都超越了state-of-the-art。
其次，作者分两部分验证方法的有效性：
- 解决一组词典中的任务
- 解决一个只有少量标注数据的新任务
3.1 解决词典内部（一组已知）任务的能力
首先，我们来看解决词典中目标任务的能力。结果如图：
实验中有两种限制。第一个是最高迁移阶数（Transfer order），作者实验了最多允许一阶、二阶和四阶迁移的情况。
第二个限制是监督预算（Supervision budget），即最多可以训练的源任务的数目。当监督预算小于26时，由BIP决定谁可以作为源任务。
我们看到，当监督预算为26，即词典中所有26个源任务都可以被利用时（此时所有的26个任务也都分别进行了task-specific训练），仍有一些迁移箭头。这些箭头意味着，这些迁移模型比Fully supervised task-specific训练得到的模型还要好！回忆！我们在迁移模型上用的数据，是Task-specific的\(\frac{1}{8}\)到\(\frac{1}{120}\)！
进一步，作者设置了两个量化指标：
- 迁移获利（Gain）：迁移/不迁移所用的数据量一样多（都很少），来比一比胜率。
为什么都要少而不是都多？因为如果数据量很大，迁移与否很难观察出差别，可迁移性难以观测。 - 迁移质量（Quality）：迁移所用数据少，不迁移所用数据多（120k图片），来比一比胜率。
结果如图：
可见，当训练数据相同时，迁移模型可以完爆非迁移模型，甚至在预算很小的时候。当训练数据差距很大时，迁移模型也可以和非迁移模型打个平手。
3.2 解决新任务（少量标记数据）的能力
将任务词典里的一个任务抓出来作为目标任务，其他任务作为源任务。迁移训练数据量只有16K。
和上一个实验的区别在于，该目标任务没有源任务训练的Representation。
结果如图：
左图是获利和质量，依旧表现亮眼；注意这里是不限制监督预算的，只考虑阶数限制。
右图是比较在不同pretrained特征上迁移得到的模型。这些pretrained特征包括被广泛使用的ImageNet特征，以及从零学习的scratch特征。此外，还有一个Fully supervised network (gold standard)参与比较。
其中值得注意的是，Tax的迁移策略下提供的Representation，比从ImageNet获得的特征要好得多，也比单纯从零学习的模型要好。
最后，作者提供了一个关联树，该树基于Affinity matrix绘制：
我们可以发现，该树和BIP的输出结果具有很强的相关性。
并且注意到，3D、2D、低维几何和语义问题可以联系在一起。
4. 讨论和启发
优点：
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本文的方法是fully computational的，不掺杂任何主观因素。
这一点很有意义。因为直觉（强加的先验知识prior）可能会导致错误，比如法线 (Surface Normals) 可以由深度 (Depth) 求导得到，但实际上反向推导更容易由神经网络完成。 -
借助得到的关联结构，作者发现，在解决一个由10个视觉任务组成的任务集合时，所需标注数据量是单独训练所需的三分之一，同时保持性能接近。
缺点：
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计算量巨大。为了得到关联结构，作者在云端训练了约3000个神经网络，GPU耗时超过47886小时（若单GPU，为5.5年）。从零学习消耗了120k图片，迁移学习消耗16k图片。
所以，如果我们要探究一个新任务和其他任务的关联性，仍然需要通过训练网络、对比测试的方法来实现。 -
为了得到关联性，其实我们已经将监督预算花光了。因此，本文的意义更着重于挖掘任务之间的相关性。
展望：
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训练M个Encoder，用于N>M个Decoder。
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指导多任务系统，可能减少数据量。
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人的视觉系统优于计算机，有一个很可能的原因是：人的多种视觉能力可以互相纠错和矫正。
例如，如果人产生了对物体深度的错误认识，可以借助其对物体的识别和理解进行调整。
因此，我们也许可以将多个任务的网络联合在一起，同时训练，联合优化。
