[103] Understanding Dimensional Collapse in Contrastive Self-supervised Learning (DirectCLR)

[dhkim0225]

paper code

Contrastive Learning (CL) 에서 Dimensional Collapse (DC) 발생. non-CL method 들은 상대적으로 DC 가 덜 발생.

기존 CL 에선 nagtive sample pair 들을 이용해 DC 를 막음. 근데, DC 는 CL에서 여전히 발생하고 있음. 이를 해결할 수 있는 DirectCLR 을 제시.

Dimensional Collapse (DC)

DC 가 무엇인지 부터 알아보자.

model 에 의해 생성되는 embedding vector 들이 하나의 point 로 간다면, 이를 complete collapse (b) 라고 부른다. CL 은 요건 잘 막아주긴 하지만, DC (c) 는 막아주지 못한다.

해당 논문에서 2-layer MLP projector로 SimCLR 을 imagenet에 100epoch 학습시켜 보았다. 간단히 얘기하면, (a) 방식이다.

validation set 에 대해서 embedding vector의 dimensionality 를 계산했다. 2개의 각 embedding vector는 dimension $d=128$ 을 지닌다. covariance matrix $C \in R^{d \times d}$ 를 계산하고, 해당 matrix 의 singular value를 찍어보니,

띠용? 많은 양의 singular value 가 0에 가깝다. 즉, 128차원을 풀로 안 쓴다는 이야기.

DC by Strong Augmentation

augmentation 에서 발생하는 variance 가 data 의 variance 보다 크면, dimensional collapse 가 일어날 수 있다고 한다.

Linear Model

InfoNCE loss 를 예로 들어보자.

요 녀석들을 이용해 linear model 의 gradient $G$를 구해보면, (그냥 편미분)

여기서 $\alpha_{ij}$ 값은 두 벡터 사이의 similarity 값에 softmax 취한 값이다. $\huge \alpha_{ij} = exp(-|z_i - z_j|^2 / 2) / Z_i$ $\huge \alpha_{ii} = exp(-|z_i - z_i^`|^2 / 2) / Z_i$ $\huge Z_i = W X_i$

$G$값들은 $g_z$ 들로 이루어져 있고 $g_z$ 들은 embedding vector $z$ 들로 이루어져 있다. embedding vector 는 linear model 기준, weight * input 이다. 수식으로는 다음과 같이 정리할 수 있다.

이걸 또 잘 정리해보면 (Lemma 2.), 다음과 같다.

(2023.03.20) 읽은 지 좀 오래된 내용이라 간단하게 정리해 두고 마무리 한다. 결국 CL 맥일 때, 2 layer projector 가 있으면 똑같이 문제가 해결되긴 하는데, 여기서는 왜 그런 현상이 발생하는가를 수식적으로, 실험적으로 증명한다.

결국 제안하는 것은, 마지막 representation 의 $d_0$ 만큼만 slice 해서 사용하자. 이다.

성능도 문제없이 잘 돌아간다.

실제로 사용할...필요성은 없다고 생각한다. $d_0$ 도 튜닝이 필요하기 때문.

왜 dimensional collapse 가 일어나는가 를 심층적으로 잘 분석한 점이 이 논문의 의의이다.