ICML 2024 | 特征污染:神经网络会学习不相关特征而泛化失败
随着以 GPT 为代表的大模型在近年来取得的巨大成功,深度神经网络 + SGD + scaling 的机器学习范式再次证明了其在 AI 领域的主导地位。为什么基于深度神经网络的范式能够取得成功?
比较普遍的观点是:神经网络具有从海量的高维输入数据中自动学习抽象而可泛化的特征的能力。例如,近期 LLM 领域的一些可解释性工作表明,LLM 的一些隐层表征确实可以和人类可理解的高层语义概念相对应 [1]。
遗憾的是,受限于当前分析手段和数学工具的不足,目前我们对于“(深度)神经网络如何实现这样的特征学习过程”这一问题的理解仍然很不深刻。也正因如此,目前学界的相关研究大多还停留在“解释”模型已经学到的特征的层面,而很难通过对于其学习过程的“干预”来得到更加数据高效、泛化性更强的模型。
当我们讨论神经网络的特征学习过程时,一个最基本的问题是:神经网络会从输入数据中学到什么特征?
从目标上看,神经网络的特征学习是任务驱动下的“副产品”,其目的就是为了最小化训练误差。因此我们会直观地想,神经网络应该从数据中提取“任务相关”的特征,而剩余的“任务无关”的特征则相当于数据噪声。那么,由于神经网络自带“非必要不学习”(更准确地说是 simplicity bias [2])的特点,神经网络就应当倾向于不对它们进行学习。这也是目前文献中比较普遍的观点 [3]。
然而,在我们最近的一篇被 ICML 2024 接收的工作中,我们发现这样的直观认知实际上是错误的!具体而言,我们发现非线性神经网络在学习任务相关的特征时还会同时有学习任务不相关特征的倾向(我们称之为"特征污染"),并且这种倾向会导致神经网络难以泛化至具有分布偏移(distribution shift)的场景。
理论上,我们证明了特征污染即使在简单的两层 ReLU 网络中都会出现,并且和神经网络中神经元激活的类别不对称性息息相关;实验上,我们也给出了一系列证据表明特征污染在 ResNet、Vision transformer 等深层网络中也同样存在,并且会对其泛化性产生不利影响。
值得一提的是,我们发现的这种 failure mode 和当前分布外(out-of-distribution, OOD)泛化文献中主流的基于虚假相关性(spurious correlations)的分析是完全正交的。因此,从更大的角度看,我们的发现侧面表明了神经网络自身的归纳偏置(inductive bias)对于 OOD 泛化的重要性,同时也表明:我们关于神经网络特征学习和泛化的很多已有直觉可能也都需要被重新思考~
接下来,我们介绍一下文章的具体内容。
论文标题:
Feature Contamination: Neural Networks Learn Uncorrelated Features and Fail to Generalize
https://arxiv.org/pdf/2406.03345
https://github.com/trzhang0116/feature-contamination
研究背景
在数据分布发生变化的场景中的泛化能力(也即 OOD 泛化能力)是衡量机器学习系统能否在现实环境中部署的关键指标之一。然而,当前的神经网络在 OOD 泛化场景中经常会遭遇显著的性能损失。
关于 OOD 泛化失败的原因,文献中比较主流的说法是表征中存在的虚假相关性(spurious correlations),也即模型会学习到与任务目标相关但无因果关系的特征 [4]。于是,当这些特征和任务目标之间的相关性由于分布偏移而发生变化时,依赖于这些特征进行预测的模型就无法保证原有性能。
以上这个理论解释相当直观且自然,也成为了指导近年 OOD 算法研究的主线,即通过设计更好的优化目标函数和正则项来使得模型学习到更好的、不带有虚假相关性的表征,以期得到更强的泛化性能。近年来,已经有大量工作沿着这条主线试图通过算法设计来提升模型的 OOD 泛化性。然而,近来的工作表明很多自带理论保障的算法在基于真实数据的 OOD 泛化任务上的性能提升却非常有限 [5]。
现有研究大部分仅考虑虚假相关性导致的 failure mode;
目前研究大部分局限于线性模型,而没有考虑神经网络的非线性和 SGD 的 inductive bias,因而已有的分析结果也未必适用于我们实际使用的神经网络。
首先,在训练过程中,我们允许模型显式拟合一个可 OOD 泛化的 teacher model 所提取出的表征。实验中,这个 teacher model 可以是一个大规模预训练模型(如 CLIP [6])。本质上看,这是一种表征蒸馏操作,不过为了控制变量,在实际操作时我们控制待训练模型(student model)和 teacher model 的模型结构完全一样。 第二步,我们在训练集上分别基于 teacher model 和 student model 所提供的表征训练线性分类器(linear probing)。 最后,我们在同分布(in-distribution)测试集和 OOD 测试集上分别对基于 teacher model 和 student model 的线性分类器进行测试,从而度量这两个模型所提取的表征的 OOD 泛化性。
实验结果如上图所示。从图中我们有两个主要发现:
与训练过程中没有直接拟合 teacher model 表征的标准模型(蓝色)相比,基于 student model 的线性分类器(橙色)确实有更好的 OOD 泛化性; 然而,基于 student model 的线性分类器(橙色)的 OOD 泛化性能仍然明显落后于基于 teacher model 的线性分类器(紫色)。
于是我们自然会问:既然都已经直接拟合了 teacher model 的表征,那 student model 和 teacher model 之间的泛化性 gap 从何而来?我们发现,其实目前已有的理论解释是很难直接解释这个实验现象的:
首先,这个 gap 不能直接被虚假相关性理论解释:既然 student model 和 teacher model 的表征(在训练集上)基本一样,那么基于这两种表征的线性分类器在训练过程中受到虚假相关性特征的影响也应该是类似的,而不应该出现这么大的 gap; 另一个可能的解释是 teacher model(如 CLIP)在它自己的预训练过程中可能已经“见过”许多 OOD 样本了,所以可以针对 OOD 样本提取一些在训练集上没有的特征。然而最近有研究表明即使从 CLIP 的预训练数据中把所有和 OOD 测试样本相似的样本都去掉,CLIP 仍然有很强的 OOD 泛化性 [7]。这说明单纯从这个角度来解释 teacher model 和 student model 之间的 gap 也是不充分的。
简言之,我们认为现有的分析不足以解释我们在实验中实际观测到的 OOD 泛化能力 gap。同时,既然“直接拟合可 OOD 泛化的表征”都不能保证得到可以 OOD 泛化的模型,那么我们也就不得不在考虑表征学习的“目标”之外同时考虑表征学习的“过程”,也就是神经网络的特征学习动力学带来的 inductive bias。
理论:神经网络的特征污染现象
在本节,我们在一个基于两层 ReLU 网络的二分类问题上证明了“特征污染”现象的存在性,并且理论分析了这种现象的来源。具体而言,我们假定网络的输入由两种特征线性组合而成:“核心特征”和“背景特征”。其中,核心特征的分布取决于类别标签(可以形象理解为图像分类问题中的待分类物体),而背景特征的分布和标签无关(可以形象理解为图像分类问题中的图片背景等其他要素)。
为了排除其他因素的干扰,我们还对这两类特征作如下假设:
背景特征和标签不相关(这样我们就排除了由虚假相关性导致的 failure mode)。 通过核心特征可以对标签实现 100% 准确率的预测(这样我们就排除了由于训练集的特征不够导致的 failure mode)。 核心特征和背景特征分布在正交的子空间中(这样我们就排除由于不同特征难以解耦导致的 failure mode)。
我们发现,即使在以上的条件下,神经网络仍然会在学习核心特征的同时学习和任务完全不相关的背景特征。由于这两种特征在网络权重空间的耦合,在背景特征上发生的分布偏移也会导致神经网络的误差增大,从而降低网络的 OOD 泛化性。我们也因此把这种神经网络的特征学习偏好称之为“特征污染”。以下,我们详细介绍特征污染现象的出现原因。整体分析思路的示意图如下:
同时,我们也提供了更多的实验证据和特征可视化表明在我们日常使用的 ResNet、Vision transformer 等深度网络中,特征污染现象同样会出现,并且能够解释我们实验中观测到的 OOD 泛化 gap。对这一部分内容感兴趣的大家可以参考我们原论文的第 5 章。
更深层的网络:虽然我们从实验上证明了深层网络也存在特征污染问题,但目前我们的理论分析还只做了两层的 ReLU 网络。我们猜想特征污染可能是一个比较 general 的概念,并且神经元对于类别的激活不对称性可能只是其发生的原因之一。通过分析更加深层的网络或者更加复杂的网络结构(例如引入归一化层等),我们或许可以发掘出引发特征污染的更多原因,并给出针对性的解决思路。
预训练的作用:本文的理论分析只考虑了 train from scratch 的情况,但是我们实际使用的模型往往是预训练模型。目前已有很多实验证据表明预训练是有助于提升模型的 OOD 泛化性的,那么这种泛化性的提升的本质是否和缓解特征污染问题有关?预训练又是如何做到这一点的?
怎么解决特征污染问题:我们的工作虽然指出了特征污染问题,但还没有给出比较明确的解决方案。不过,我们之后的一些工作已经表明,类似的问题在 fine-tuning 大模型的时候也会出现,并且我们也发现一些基于梯度调整的手段确实能够缓解这个问题,从而显著提升 fine-tuning 后的模型的泛化能力。关于这部分工作的具体内容我们未来也会放出,欢迎大家持续关注。
参考文献
更多阅读
#投 稿 通 道#
让你的文字被更多人看到
如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体,缩短读者寻找优质内容的成本呢?答案就是:你不认识的人。
总有一些你不认识的人,知道你想知道的东西。PaperWeekly 或许可以成为一座桥梁,促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞,迸发出更多的可能性。
PaperWeekly 鼓励高校实验室或个人,在我们的平台上分享各类优质内容,可以是最新论文解读,也可以是学术热点剖析、科研心得或竞赛经验讲解等。我们的目的只有一个,让知识真正流动起来。
📝 稿件基本要求:
• 文章确系个人原创作品,未曾在公开渠道发表,如为其他平台已发表或待发表的文章,请明确标注
• 稿件建议以 markdown 格式撰写,文中配图以附件形式发送,要求图片清晰,无版权问题
• PaperWeekly 尊重原作者署名权,并将为每篇被采纳的原创首发稿件,提供业内具有竞争力稿酬,具体依据文章阅读量和文章质量阶梯制结算
📬 投稿通道:
• 投稿邮箱:hr@paperweekly.site
• 来稿请备注即时联系方式(微信),以便我们在稿件选用的第一时间联系作者
• 您也可以直接添加小编微信(pwbot02)快速投稿,备注:姓名-投稿
△长按添加PaperWeekly小编
🔍
现在,在「知乎」也能找到我们了
进入知乎首页搜索「PaperWeekly」
点击「关注」订阅我们的专栏吧