2021年深度学习哪些方向比较新颖,处于上升期或者朝阳阶段,比较有研究潜力?

机器学习算法与自然语言处理 2021-10-15 00:00
机器学习算法与自然语言处理(ML-NLP)是国内外最大的自然语言处理社区之一,汇聚超过50w订阅者,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师、以及企业研究人员。
社区的愿景是促进国内外自然语言处理学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步。
作者丨陀飞轮、Zhifeng、谢凌曦
来源丨知乎问答
编辑丨极市平台

问题详情:本人只对目标检测方向比较了解,感觉现在比较成熟和饱和了,再突破比较难。想尝试换个方向进行研究,但是我对整个深度学习大的趋势还不是很了解。求大佬解答一下,谢谢。


原问题链接:
https://www.zhihu.com/question/460500204

# 回答一
作者:Zhifeng
来源链接:
https://www.zhihu.com/question/460500204/answer/1902459141

回答几个我最近在研究的方向~ 我主要在做生成模型,不过乱七八糟的也有涉猎

可解释性:feature-based研究的很多了,instance-based个人感觉在上升期,从研究的角度来说缺乏benchmark/axiom/sanity check. 主流方法是influence function, 我觉得这里面self influence的概念非常有趣,应该很值得研究。当然,更意思的方向是跳出influence function本身,比如像relatIF 加一些regularization,也是水文章的一贯套路(relatIF是好文章)。

Influence function for generative models也是很值得做的。Influence function for GAN已经有人做了,虽然文章直接优化FID是有点问题的,但是框架搭好了,换一个evaluation换个setting就可以直接发paper。

我最近写了Influence function for VAE, 有不少比较有意思的observation (paper: https://arxiv.org/pdf/2105.14203.pdf; code repo: VAE-TracIn-pytorch)。
----------分割线----------
无监督生成学习:最近的denoising diffusion probabilistic model(DDPM)绝对是热坑,效果好,但是速度慢没有meaningful latent space限制了很多应用,有待发掘。我去年实习写了一篇DiffWave是这个方法在语音上的应用,效果很好,最近应该能看到这个模型的application井喷,比如3D point cloud生成。

DDPM的加速最近已经有不少paper了,目前来看有几类,有的用conditioned on noise level去重新训练,有的用jumping step缩短Markov Chain,有的在DDPM++里面研究更快的solver. 我最近写了FastDPM, 是一种结合noise level和jumping step的快速生成的框架(无需retrain, original DDPM checkpoint拿来直接用),统一并推广了目前的好几种方法,给出了不同任务(图像, 语音)的recipe (paper: https//arxiv.org/pdf/2106.00132.pdf; code repo: FastDPM_pytorch)。

生成模型里的Normalizing flow模型,用可逆网络转化数据分布,很fancy 能提供likelihood和比较好的解释性但是效果偏偏做不上去,一方面需要在理论上有补充,因为可逆或者Lipschitz网络的capacity确实有限。另一方面,实际应用中,training不稳定可能是效果上不去的原因,其中initialization 和training landscape都是有待研究的问题。潜在的突破口:augmented dimension或者类似surVAE那种generalized mapping. 除此之外,normalizing flow on discrete domain也是很重要的问题,潜在突破口是用OT里面的sinkhorn network。

我对residual flow这个模型有执念,很喜欢这个框架,虽然它不火。今年早些时候我写了residual flow的universal approximation in MMD的证明,很难做,需要比较特殊的假设 (paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05793.pdf)。之后可能继续钻研它的capacity和learnability。

再补充一个:
生成模型的overfitting是一个长久的问题,但是本身很难定义,很大一个原因是mode collapse和copy training data耦合在一起。我们组去年发表了data-copying test用于检测相关性质,不过这个idea还停留在比较初级的阶段,我觉得这一块需要更多high level的框架。
----------分割线----------
Meta learning + generative model方向个人十分看好,meta learning 框架可以直接套,loss改成生成模型的loss就可以了。Again, GAN已经被做了,不过GAN的paper那么多,随便找上一个加上meta learning还是很容易的。类似可以做multitask + GAN。

# 回答二
作者:谢凌曦
来源链接:
https://www.zhihu.com/question/460500204/answer/1930151239

所有内容均只代表作者本人观点,均有可能被推翻,二次转载务必连同声明一起转载。

我的主要研究方向是计算机视觉,所以本文也会比较偏重CV方向。

1. 不适合的研究方向


首先我要反对两个方向:对比学习为代表的自监督学习算法(包括BYOL等)和Transformer。它们的上限几乎是肉眼可见的,在没有非平凡的改进之前,很难有本质上的突破。在大量研究者投入精力的情况下,只要没有持续的产出,就必然会导致其加速衰落。前些年盛极一时的网络架构搜索(NAS)就是一个非常典型的例子。

我们首先分析NAS、对比学习、Transformer的局限性:

  1. 原本以NAS为代表的AutoML技术受到了广泛的期待,我还主张“自动机器学习之于深度学习,就好比深度学习之于传统方法”,不过后来发现它的缺陷是明显的。在搜索空间指数级扩大之后,算法就必须在精度和速度之间做出选择。后来盛行的权重共享类搜索方法,相当于追求搜索空间中的平摊精度,而平摊精度与最佳个体的精度往往并不吻合。

  2. 对比学习被广泛引入图像领域作为自监督任务以后,前世代的自监督算法(如预测旋转、拼图、上色等)纷纷被吊打,甚至开始在下游任务中超越有监督训练的模型。然而,当前的对比学习类方法(包括BYOL)对于数据扩增(data augmentation)的依赖过重,因而不可避免地陷入了invariance和consistency之间的矛盾:强力的augmentation能够促进学习效果,但是如果augmentation过强,不同view之间的可预测性又无法保证。

  3. 至于Transformer,虽然目前还处在比较兴盛的状态,然而它的上限也是明显的。除了更快的信息交换,似乎这种模型并没有体现出显著的优势。问题是:CV任务真的需要频繁而快速的视觉信息交换吗?遗憾的是,学界依然沉浸在“先将所有任务用Transformer刷一遍”的廉价快乐中,鲜有人愿意思考一些更深入的问题。


因此,我特别希望初学者不要看到一个热门方向就一拥而上,而要冷静地思考这个问题:如果全世界都知道这个方向火热,那么你的研究要想脱颖而出,就必然有某些过人之处——比如你有特别多的卡,或者你有丰富的PR资源。否则,很可能还是捧红了别人的文章,浪费了自己的时间。

2. 应该关注的方向(但未必能够保证产出)


我认为CV领域还是存在很多本质问题没有解决的。但是这些问题往往非常困难,投入长期研究的风险也比较大,因而大部分研究者会回避这些问题。然而要从根源上推进CV的发展,这些问题就不得不去面对、解决:

  1. 是否存在神经网络之外的推理方式?当前,神经网络成为训练以后的唯一产物,而几乎所有算法均假设将输入送给神经网络以后,一次性地得到输出结果。然而,是否能够设计直接向前传递以外的其他推理方式?例如,当一个物体处于罕见的视角或者被严重遮挡时,能否通过多次迭代式的处理,逐渐恢复其缺失的特征,最终完成识别任务?这就涉及到将强化学习引入训练,或者通过类似于image warping的方式找到一条困难样例和简单样例之间的路径。后者可以导向一个非常本质的问题:如何以尽可能低的维度刻画语义空间?GAN以及相关的方法或许能够提供一些思路,但是目前还没有通用的、能够轻易跨越不同domain的方法。

  2. 是否存在更精细的标注方式,能够推进视觉的理解?我最近提出了一个假想:当前所有的视觉识别算法都远远没有达到完整,而这很可能是当前不够精细的标注所导致的。那么,是否能够在可行的范围内,定义一种超越instance segmentation的标注方式,进一步推进视觉识别?这就涉及到一系列根本问题:什么是一个物体?如何定义一个物体?物体和部件之间有什么联系?这些问题不得到解决,物体检测和分割将步图像分类的后尘,迅速陷入过拟合的困境。

  3. 如何解决大模型和小样本之间的矛盾?当前,大模型成为AI领域颇有前景的规模化解决方案。然而,大模型的本质在于,通过预训练阶段大量吸收数据(有标签或者无标签均可),缓解下游小样本学习的压力。这就带来了一个新的矛盾:大模型看到的数据越多,模型就越需要适应一个广泛而分散的数据分布,因而通过小样本进行局部拟合的难度就越大。这很可能是制约大模型思路落地的一个瓶颈。

  4. 能否通过各种方式生成接近真实的数据?生成数据(包括虚拟场景或者GAN生成的数据)很可能会带来新的学习范式,然而这些数据和真实数据之间存在一种难以逾越的domain gap,制约了其在识别任务中发挥作用。我们提出问题:这种domain gap,本质上是不是特定的识别任务带来的learning bias?我们希望通过改变学习目标,使得这种domain gap得到缓解甚至消失,从而能够在有朝一日消灭人工标注,真正开启新的学习范式。

  5. 是否存在更高效的人机交互模式?目前,人机之间的交互效率还很低,我就经常因为为做PPT而头疼不已。我认为AI算法或许会深刻地改变人机交互的模式,使得以下场景变得更容易:多媒体内容设计和排版、跨模态信息检索、游戏微操作,等等。多模态算法很可能会在这波“人机交互革命”中发挥重要作用。


在我看来,上述任何一个问题,相比于无止境的烧卡刷点,都要有趣且接近本质,但是风险也要更大一些。因此,大部分研究人员迫于现实压力而选择跟风,是再正常不过的事情。只要有人在认真思考这些问题并且稳步推进它们,AI就不是一个遥不可及的梦。
限于时间,无法将上述每个点写得太仔细;同时限于水平和视野,我也无法囊括所有重要的问题(如可解释性——虽然我对深度学习的可解释性感到悲观,不过看到有学者在这个领域深耕,还是能够感觉到勇气和希望)。
非常欢迎针对各种问题的讨论,也希望这些观点能够引发更多的思考吧。

# 回答三
作者:陀飞轮
来源链接:
https://www.zhihu.com/question/460500204/answer/1902640999

先写两个最近火热我比较看好的方向Transformer和Self-Supervised,我这里举的例子倾向于计算机视觉方向。最后再补充Zero-Shot和多模态两个方向。


1.Transformer


自从去年DETR和ViT出来之后,计算机视觉领域掀起了Transformer狂潮。目前可以做的主要有两个路径,一个是魔改DETR和ViT,另一个是不同task迁移算法。

魔改DETR和ViT的方法,无非是引入local和hierarchical,或者魔改算子。

不同task迁移算法主要是探究如何针对不同的task做适配设计。

其中魔改DETR的可以参考以下工作:

[Deformable DETR] [TSP-FCOS/TSP-RCNN] [UP-DETR] [SMCA] [Meta-DETR] [DA-DETR]

其中魔改ViT的可以参考以下工作:

魔改算子:
[LambdaResNets] [DeiT] [VTs] [So-ViT] [LeViT] [CrossViT] [DeepViT] [TNT] [T2T-ViT]
[BoTNet] [Visformer]

引入local或者hierarchical:
[PVT] [FPT] [PiT] [LocalViT] [SwinT] [MViT] [Twins]
Swin Transformer对CNN的降维打击

引入卷积:
[CPVT] [CvT] [ConViT] [CeiT] [CoaT] [ConTNet]

不同task迁移算法的可以参考以下工作:
ViT+Seg [SETR] [TransUNet] [DPT] [U-Transformer]
ViT+Det [ViT-FRCNN] [ACT]
ViT+SOT [TransT] [TMT]
ViT+MOT [TransTrack] [TrackFormer] [TransCenter]
ViT+Video [STTN] [VisTR] [VidTr] [ViViT] [TimeSformer] [VTN]
ViT+GAN [TransGAN] [AOT-GAN] [GANsformer]
ViT+3D [Group-Free] [Pointformer] [PCT] [PointTransformer] [DTNet] [MLMSPT]

以上几个task是重灾区(重灾区的意思是听我一句劝,你把握不住)
ViT+Multimodal [Fast and Slow] [VATT]
ViT+Pose [TransPose] [TFPose]
ViT+SR [TTSR]
ViT+Crowd [TransCrowd]
ViT+NAS [BossNAS]
ViT+ReID [TransReID]
ViT+Face [FaceT]

想一想算子怎么魔改,或者还有什么task没有做的


2.Self-Supervised


Self-Supervised自从何恺明做出MoCo以来再度火热,目前仍然是最为火热的方向之一。目前可以做的主要有三个路径,一个是探索退化解的充要条件,一个是Self-Supervised+Transformer探索上限,还有一个是探索非对比学习的方法。

探索退化解的充要条件主要是探索无negative pair的时候,避免退化解的最优方案是什么。

[SimCLR] [BYOL] [SwAV] [SimSiam] [Twins]

Self-Supervised+Transformer是MoCov3首次提出的,NLP领域强大的预训练模型(BERT和GPT-3)都是Transformer架构的,CV可以尝试去复制NLP的路径,探究Self-Supervised+Transformer的上限。

[MoCov1] [MoCov2] [MoCov3] [SiT]

探索非对比学习的方法就是要设计合适的proxy task。

基于上下文 [Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction] [Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations] [Self-supervised Label Augmentation via Input Transformations]
基于时序 [Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Video] [Unsupervised Learning of Visual Representations using Videos]

刚写了基于时序,何恺明和Ross Girshick就搞了个时序的

A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning


3. Zero-Shot


最近因为CLIP的出现,Zero-Shot可能会引起一波热潮,ViLD将CLIP成功应用于目标检测领域,相信未来会有越来越多的基于CLIP的Zero-Shot方法。


4. 多模态


最近的ViLT结合了BERT和ViT来做多模态,并且通过增加标志位来巧妙的区分不同模态,感觉是一个非常好的做多模态的思路,相信未来会有更强大的多模态出现。

至于最近火热的MLP架构,极其不推荐,很沙雕

最后,适当灌水,有能力还是要做有影响力的工作。

关于我们
机器学习算法与自然语言处理(ML-NLP) 是由国内外自然语言处理学者联合构建的民间学术社区,目前已经发展为国内外最大的自然语言处理社区之一,汇聚超过50w订阅者,旗下包括万人顶会交流群、AI臻选汇、AI英才汇以及AI学术汇等知名品牌,旨在促进自然语言处理学术界、产业界和广大爱好者之间的进步。
社区可以为相关从业者的深造、就业及研究等方面提供开放交流平台。欢迎大家关注和加入我们。

Prompt—从CLIP到CoOp,Visual-Language Model新范式

Focal Loss --- 从直觉到实现

CPU和GPU,谁才是小学生?



推荐阅读